tankonyvtar.hu · web viewolyan esetben, ha a. 1-t preferáljuk a 2-vel szemben és létezik egy a...

Döntéstámogató módszerek /Gyakorlati jegyzet/

Tibor Pupos

Gábor Pintér

Created by XMLmind XSL-FO Converter.

Döntéstámogató módszerek /Gyakorlati jegyzet/Tibor PuposGábor Pintér

Publication date 2013Copyright © Debreceni Egyetem, AGTC • Debrecen, 2013

© Pupos Tibor (szerk.), 2013

ISBN 978-615-5183-68-3 DEBRECENI EGYETEM AGRÁR- ÉS GAZDÁLKODÁSTUDOMÁNYOK CENTRUMA

Kézirat lezárva: 2013.június 30.

A kiadvány a TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0029 projekt keretében készült.


Table of ContentsElőszó ................................................................................................................................................... 41. A döntés, mint menedzsment funkció .............................................................................................. 1

1. A döntési mátrix szerkesztése, elemeinek számszerűsítése .................................................... 22. Stratégiai változat kiválasztása bizonytalan döntési körülmények között ............................. 43. Stratégiai változat kiválasztása kockázatos körülmények között ........................................... 64. A döntési fa alkalmazása ........................................................................................................ 85. A hasznossági függvény szerepe a döntéshozatalban ............................................................. 96. A KIPA módszer alkalmazása ............................................................................................... 15

2. A taktikai és operatív szinten alkalmazható módszerek és eljárások ............................................. 291. Az LP modell alkalmazási területei ...................................................................................... 29

1.1. Takarmányadag összeállítása tejtermelő tehenészetben .......................................... 291.2. Egy takarmánykeverő üzem áruterméke kiszállításának optimalizálása ................. 351.3. A termelés ütemezése, a késztermékkészlet optimalizálása .................................... 38

2. A termelési és költségfüggvények alkalmazása ................................................................... 422.1. A kapcsolódó termelés elméleti kérdések ................................................................ 422.2. Műtrágya adagok meghatározása termelési és költségfüggvényekkel .................... 48

3. A készletgazdálkodás optimalizálása ................................................................................... 503.1. A készletgazdálkodás fontosabb összefüggései ....................................................... 513.2. A készlettartás költségei ........................................................................................... 543.3. A készletezési politikák elméleti alapjai .................................................................. 563.4. Készletgazdálkodási modellek ................................................................................ 59

3.4.1. Az optimális rendelési tételnagyság modellje (EOQ) ................................. 593.4.2. A készlettartási ráta, mint az EOQ modell központi eleme ......................... 613.4.3. A sztochasztikus modellek alkalmazása ...................................................... 63

4. A Gráfelmélet és alkalmazási területei ................................................................................. 664.1. Gantt-diagram szerkesztése adott példa alapján ...................................................... 684.2. Tevékenység élű haló (CPM) szerkesztése adott példa alapján ............................... 714.3. Tevékenység csomópontú háló szerkesztése adott példa alapján ............................ 794.4. A kockázati elemek kezelése a hálóban /PERT/ ...................................................... 88

5. A fedezeti elv és alkalmazása .............................................................................................. 936. Választás a beruházási változatok között ............................................................................. 98

6.1. A beruházás hatékonyságának mutatói és a pénzáramok becslése .......................... 986.2. Döntés a beruházási változatok között .................................................................. 1006.3. A pénzáramok és forrásstruktúra kapcsolódó kérdései .......................................... 101

3. Forrásmunkák jegyzéke ............................................................................................................... 105A. 1. sz. melléklet. A szállítási feladat megoldása ........................................................................... 106B. 2. sz. melléklet. A standard normális eloszlású változó eloszlásfüggvényének értékei .............. 108


ElőszóA gazdálkodás feltételrendszerére ható tényezők folyamatos változásai kölcsönhatásának eredőjeként a vállalkozások mondhatni folyamatos alkalmazkodási kényszer alatt vannak. Hosszú távú fennmaradásuk nagymértékben függ attól, hogy a változó feltételekhez való alkalmazkodásuk milyen mértékben lesz eredményes. Belátható, hogy az eredményes alkalmazkodás olyan stratégiát követel, melynek eredményeként a vállalat gyorsan és sikeresen képes reagálni a változásokra. A reagálás, azaz a Hogyan tovább? kérdésre adott válasz/ok/ szakmailag megalapozott döntéseket, és ami a jelen időszakban rendkívül fontos, gyors döntéshozatalt követelnek meg, minden egyes hierarchia – stratégiai, taktikai és operatív - szinten.

Egyértelmű kell, hogy legyen számunkra az, hogy az eredményes adaptáció (alkalmazkodás) a mezőgazdasági vállalatok, illetve azok döntési kompetenciával bíró vezetői számára is fontos követelményként jelentkezik. Ha figyelembe vesszük az ismert ágazati sajátosságokat is, amelyek az alkalmazkodás mozgásterét – adott esetben - jelentős mértékben behatárolják, akkor kijelenthetjük, hogy e döntéshozók – más területek döntéshozóihoz viszonyítva – még nehezebb helyzetben vannak. Ezért az agrárszakemberek sem nélkülözhetik azokat a módszereket, eljárásokat, amelyek nagymértékben hozzájárulnak a döntések szakmai megalapozottságához, a változó feltételek hatásainak számszerűsítéséhez. Ezek is indokolják tehát a kapcsolódó ismeretanyag tárgyalását.

Nem lehet azt állítani - összhangban az egyes diszciplínák fejlődésével – hogy szűkében lennénk a különböző módszereknek. Azt azonban ki lehet jelenteni, hogy az ágazati sajátosságok sok esetben jelentősen módosítják, vagy adott esetekben ki is zárják a termelés más területein – pl. ipari termelés – eredményesen alkalmazható módszerek, eljárások alkalmazását. A jegyzetben szereplő ismeretanyag tehát alapvetően a döntéstámogató módszerek mezőgazdasági alkalmazására helyezi a hangsúlyt. Az ismeretanyag tárgyalásánál az egyes módszerek mezőgazdasági alkalmazhatósága – és nem a módszer elméleti háttere – áll a középpontban, erre fókuszálunk.

Fontosnak tartjuk hangsúlyozni, hogy az egyes módszerek alkalmazása szakmai ismeret nélkül csak sikertelen vállalkozás lehet, az eredmény biztos, hogy kudarc lesz. Nem minden esetben kerül sor arra, hogy a kapcsolódó szakmai ismeretet részletesen tárgyaljuk, erre a legtöbb esetben csak utalás történik. Ha a szükséges szakmai ismeret az érintetteknél nem aktív, akkor azt – a szakirodalom, és a remélhetőleg ki nem selejtezett saját jegyzetek átnézésével – azzá kell tenniük. Azokat a területeket választottuk ki, amelyeken a tárgyalt módszerek alkalmazásának a mezőgazdasági termelés sajátosságai nem támasztanak korlátokat. Egyes módszerek alkalmazásánál az elméleti ismeretanyag gyakorlati alkalmazásához szükséges ismeretrészeket is felelevenítjük, ezzel is segítve az adott módszer alkalmazásának könnyebb elsajátítását. Az ismeretek elmélyítése, alkalmazásuk készségszintű elsajátítása céljából plusz példákat is közlünk.

a Szerkesztő


Chapter 1. A döntés, mint menedzsment funkcióIsmert, hogy a vállalat (mint gazdasági rendszer) működése nem lehet esetleges. Racionális működtetéséhez irányítási, szabályozási folyamatokra van szükség. Az ismeretanyaghoz tartozó fogalmak, kategóriák értelmezése nem tekinthető egységesnek, azok mögött a különböző tudományos iskolák eltérő felfogása – azok fejlődésével szoros összefüggésben – húzódik meg. Ezen túlmenően a társtudományok fejlődése – vállalatelmélet, rendszerelmélet, stb. – az egyes országok gyakorlata, nyelvhasználata is visszatükröződik a kapcsolódó fogalmakban, kategóriákban. Az irányítás tekinthető a legáltalánosabb fogalomnak. A vezetés, igazgatás, szervezés fogalmak szervezetekhez kapcsolódnak és a szűkebb értelemben vett irányítást fejezik ki.

Irányítás: Általános értelemben a rendszerek folyamataiba való beavatkozást jelenti, valamilyen cél elérése érdekében. Irányításra azért van szükség, mert a rendszer és környezete közötti kölcsönhatás megváltozása miatt megbomlik a rendszer egyensúlya. Tehát a környezet változására a rendszer egy meghatározott rendszerállapottal reagál. (Példa: emelkedik a gáz ára, a lakás szigetelése erre racionális cselekedet, vagy a napenergia felhasználása a meleg víz készítésére, stb.). Az irányítás tehát a rendszer és környezete közötti hatáson és visszahatáson alapul. Az előzőek alapján belátható, hogy az irányítási folyamatok középpontjában a célirányos beavatkozás áll. E beavatkozással a vezérlő vagy szabályozó egység befolyásolja az irányítandó rendszer működését. Az irányítási folyamat indításához, azaz a beavatkozáshoz, a beavatkozás szükségességéhez döntésre van szükség.

Döntés: Általánosságban a lehetőségek részhalmazának, vagy egyetlen lehetőségnek a kiválasztását jelenti a lehetőségek halmazából.

Amikor döntést hozunk, mindig szembetaláljuk magunkat az úgynevezett döntési problémával. Célszerű tehát a döntési probléma elemeit szemügyre venni. Ezek az alábbiakban foglalhatók össze.

1. Akciók (tevékenységek)

2. Események

3. Események bekövetkeztének valószínűségei*

4. Eredmények (kimenetek)

5. Döntési kritérium*

6. Egyéni preferenciák*

*Ezen elemek nagymértékben függnek a döntéshozó személyétől, ugyanis a valószínűségek megítélése és a döntési kritérium megválasztása a döntéshozótól nagymértékben függő tényezőnek tekinthető.

A döntéseket többféle szempont alapján lehet csoportosítani. Biztos döntés esetén az események bekövetkezésének valószínűsége 100%. Bizonytalan döntésről akkor beszélünk, amikor a cselekvési lehetőségek kimenetelét olyan zavaró hatások befolyásolják, melyek előfordulásához vagy hatásuk mértékéhez nem kapcsolhatók valószínűségek. Kockázatos döntés az, amikor a zavaró hatások előfordulási valószínűségei ismertek, illetve a személyes döntéshozatalhoz ismertnek tekinthetők (A valószínűség ezen értelmezését szubjektív valószínűségnek nevezzük.) A valószínűséggel kapcsolatos elemzések általában a relatív gyakoriságot állapítják meg. Az objektív valószínűség fogalma ezzel hozható összefüggésbe. Ezen összefüggésben az objektív valószínűség a relatív gyakoriság hatásának (végtelen) tekinthető.

A döntéseket konkrét időpontban hozzuk, meghatározott időtartamra terjed ki a döntés (tehát véges), nem lehetséges végtelen számú kísérlet elvégzése, és a folyamatban megjelenő állapotok sem tekinthetők ismétlődőknek. Az „objektív” valószínűség ezért nem alkalmazható a döntéshozatalban. Ami a mérvadó, az a döntéshozónak az események bekövetkezéséről képviselt meggyőződése, amit számos tényező - pl. a döntéshozó beállítottsága, tapasztalata, a helyzetéből adódó sajátosságok, stb. – befolyásol.


A döntés, mint menedzsment funkció

1. A döntési mátrix szerkesztése, elemeinek számszerűsítéseA döntési mátrix azt a célt szolgája, hogy a döntéshozatalhoz szükséges számszaki eredményeket, az azokat befolyásoló tényállapotokat szemléletessé tegyük és összefoglaljuk. A döntési mátrix elemeit az 1. táblázat tartalmazza.

1. táblázat. A döntési mátrix struktúrája

Az akciók, cselekvési lehetőségek jelentik a stratégiai változatokat, ezek közül kell a döntéshozónak választani. Jelölésük;

A1 A2 An

A tényállapotok, események az akciók eredményére vannak hatással, annak függvényében, hogy bekövetkezésük valószínűségi együtthatói milyen értékkel bírnak. Jelölésük;

T1 T2 Tm

Az eredmények (kimenetek) adott akcióhoz és tényállapothoz tartozó számszerűsített érték. Jelölésük;

E11 E12 Emn

Az egyes akciókhoz és tényállapotokhoz tartozó kimenetek gazdasági tartalma lehet a fedezeti hozzájárulás, számviteli eredménykategóriák, gazdasági profit stb. Belátható, hogy a kimenetek számszerűsített értékei a stratégiai változatok és tényállapotok függvényében változnak. Az elmondottakat kövessük nyomon egy példán keresztül!

FELADAT: Fogadjuk el az alábbiakat! Egy befektetői csoport – a természeti értékekkel gazdag kistérségben – növényvédelmi szolgáltatás céljából beruházást kíván megvalósítani. A három leendő tulajdonos jól felkészült szakemberek, szakmai kvalitásuk nemcsak a kistérségben ismert, de elismert is. Azonban - mint döntéshozók -, egymástól jelentősen eltérő kockázatvállalási hajlandósággal, mentalitással és döntéshozói tapasztalattal rendelkeznek. Egyik közülük – Jenő - inkább kockázatvállaló, hazardírozó, tapasztalt döntéshozó. Berci, inkább kockázatkerülő, mint kockázatvállaló típus. Benő a biztosat kedveli, óvatos, nagyon körültekintő típus, egyértelműen kockázatkerülőnek nevezhető. Előzetes felmérések alapján több egyéni gazdálkodó, kisvállalat és kkv, továbbá gazdasági szervezetek – 2500 ha feletti szántóterülettel rendelkeznek - is jelezte igényét a szolgáltatás iránt. A kft. komplex növényvédelmi szolgáltatást nyújtana, prioritást adva a precíziós növényvédelmi technológiáknak. Az előzetes felmérés nem tekinthető teljes körűnek. Ezzel összefüggésben fontos kockázati tényezőként kell kezelni a beruházás megtérülése szempontjából az igények alakulását, ami az erőforrások kapacitáskihasználása révén jelentős mértékben hat a beruházás megtérülésének alakulására is. Abban egyetértettek, hogy ki kell dolgozni a döntési mátrixot. Azt is figyelembe kell venni, hogy a kistérség vállalkozóinak megoszlása miatt, a szolgáltatás egységára 3100- 3300 Ft/ha között mozoghat. A szolgáltatás árának felső határánál magasabb díjtételt nem lehetne érvényesíteni. Az igényekre vonatkozó információk és a tulajdonosok kockázatvállaló képességének különbségei miatt az alábbi stratégiai változatok jöhetnek szóba, mint a döntési mátrix lehetséges tartalmi elemei:

Cselekvési lehetőségek: Az árképzés stratégiája és a tulajdonosok eltérő kockázatvállalási hajlandósága miatt az alábbi stratégiai változatok jöhetnek szóba:

A1: A szolgáltatás ára 3100 Ft/ha





A várható állapotok:

T1: A kapacitáskihasználás 60%

T2: A kapacitáskihasználás 75 %

T3: A kapacitáskihasználás 90 %

Az eredmények számszerűsítésénél a 2. táblázatban közölt értékeket vegyük alapul!

Számszerűsítsük a döntési mátrix kimeneti értékeit! Az E11 számszerűsítésének algoritmusát és a kapott eredményeket a 3. táblázat tartalmazza.

2. táblázat. A stratégiai változatok számszerűsítésénél használható értékek

3. táblázat. Az E11 számszerűsítésének algoritmusa



ÖNÁLLÓ FELADAT: A döntési mátrixban szereplő E12 eredményének részletes levezetése és a megoldás megadott határidőre történő leadása. (Használja a 3. táblázatot!)

Az egyes akciókhoz és tényállapotokhoz tartozó eredményeket a döntési mátrix foglalja össze (4. táblázat).

4. táblázat. A beruházás döntési mátrixa

Látható, hogy a kapacitáskihasználás és az ár függvényében a tervezett eredmények hogyan alakulnak. Mivel az ár és a szolgáltatás fajlagos változó költsége – összegüket tekintve arányosan változó tételek - állandó, ezért az eredmények szóródását a kapacitáskihasználás mozgatja.

2. Stratégiai változat kiválasztása bizonytalan döntési körülmények közöttTöbb olyan elv is rendelkezésre áll a döntéshozatalhoz, amelyek alkalmasak a bizonytalan döntési helyzetben hozott döntések szakmai alátámasztására, indoklására. Nyilvánvaló, hogy a döntéshozó valamelyik elvre alapozva hozza meg döntését. Ennek alapján a döntésekor stratégiát is választ, akciót illetve tevékenységet, mely stratégia eltér attól, amelyet egy másik elv vagy kritériumra alapozva választott volna. A kritérium kiválasztására nem adható általános útmutatás, ebben a döntéshozó szubjektivitásának meghatározó szerepe van. A bizonytalan döntések meghozatalánál fontos szerepet kap a döntési mátrix - lehetővé téve a legjobb cselekvési alternatíva kiválasztásának formalizálását a megválasztott döntési kritériumtól függően:

Laplace-kritérium: Mivel nem ismerjük a tényállapotok valószínűségének bekövetkezését, ezért azokat egyenlőnek kell tekinteni. Ebből következik, hogy e kritérium alapján a legjobb döntés, azaz akció (cselekvési) program lesz, amelynek az eredménye a legnagyobb. Tehát a tényállapotok egyformán 1/3 valószínűséggel



kerülnek figyelembevételre. Ennek alapján az T3 tényállapot fogadjuk el és A3akciót választjuk, mert ennek a legnagyobb a döntés kritériumaként választott kategória (eredmény) számszerűsített értéke.

Maximin-kritérium: A cselekvési alternatívák közül azt tekintjük előnyösebbnek, amelyiknél a lehetséges legrosszabb (legkisebb) eredmény a többi választási lehetőségekével összehasonlítva a legkisebb. A legrosszabb eredmények – érthető módon – a T1 tényállapot, azaz a /0%-os kapacitáskihasználás mellett bekövetkezése esetén jelentkezik. (-1000; -772; -544 ). Ezek közül a legjobbat választjuk, tehát az A3-t.

Maximax kritérium: Az előzővel ellentétben e kritérium alapján történő döntés esetén, a lehetséges legnagyobb eredmények közül választjuk ki a legjobb eredményt adó alternatívát (T3és A3 azaz 1777ezer Ft). Ezt az elvet az optimista döntéshozók vállalják fel.) Fontos felhívni a figyelmet arra, hogy ha olyan döntési szituáció van, amikor a költségeket, vagy a veszteséget kívánjuk csökkenteni, ill. minimalizálni, akkor a két utolsó elvet ellentétes értelemben kell értelmezni.

Minimum regret elv (a legkisebb megbánás elve):

Azt az akciót kell választani, amely esetében a legkisebb összegről kell lemondani, (a lehető legnagyobbhoz képest) ha az események közül a legkedvezőtlenebb következik be. Jobban érthető az elv alkalmazása, ha a döntési mátrixunkat átalakítjuk regret mátrixszá. Az átalakítás lényege, hogy az egyes változatoknál kiszámítjuk az adott tényállapot legkedvezőbb eredményéhez viszonyított eltéréseket, és ezen eredményeket írjuk az adott oszlop megfelelő sorába.(5. táblázat)

5. táblázat. A beruházás regret mátrixa

A 90%-os kapacitáskihasználás esetén a legkedvezőbb kimeneti eredmény a 1777 ezer Ft.(4. táblázat.) Ebből vonjuk ki a tényállapotokhoz tartozó két akció eredményét. Tehát

(1777-1097= 680; 1777-1437=340;1777-1777=0 )

A 75%-os kapacitáskihasználás legjobb akciójának eredménye 637 ezer Ft. (4. táblázat). Ennek megfelelően adódik, hogy

A 75%-os kapacitáskihasználás legjobb akciójának eredménye 637 ezer Ft. (4. táblázat). Ennek megfelelően adódik, hogy

A 60%-os kapacitáskihasználást tartalmazó tényállapot legjobb akciójának eredménye -544 ezer Ft. (4. táblázat). Adódik tehát

(-544-(-1000) = -456; -544-(-772)= -228; -544-(-544)=0)

Az elmondottakból következik, hogy a nullaértékű mátrix elemek jelentik a választási lehetőségek legkedvezőbb kimenetelű értékeit, a mátrix többi eleme az ehhez viszonyított értékeket fejezi ki. A csillaggal jelezett értékek a legnagyobb különbségeket jelzik, ezért ha ezt az elvet érvényesítjük, akkor a „legkisebb megbánással” a legkisebb, csillaggal jelzett értékhez tartozó akciót választjuk, tehát az A1 akciót.

Hurvitz-kritérium: Ez átmenetet képez a maximax és maximin elvek között. A döntéshozókra jellemző többek között, hogy az egyes döntésekhez eltérően viszonyulnak, optimizmusuk különböző fokú, stb. E kritérium esetén számszerűsítik a döntéshozó optimizmusát az optimizmus-koefficiens (α- alfa) segítségével, 0-1-ig terjedő skálán. Az optimista döntéshozó α koefficiense az 1-hez, a pesszimistáé a 0-hoz áll közelebb. Ezzel korrigáljuk az egyes alternatívák eredményét. Tehát a legjobb eredményt megszorozzuk α-val, a minimális eredményét viszont (1- α)-val. Azt a stratégiát kell választani, amelynél az így kapott összeg a maximális. Tehát



FHk = α E+(1- α )e

FHk = Az akciók korrigált eredménye

E = Az akciók legjobb eredménye

e = Az akciók legrosszabb eredménye

Azt az akciót kell választani, amelynek a korrigált eredménye a többi korrigált eredményhez viszonyítva a legnagyobb. Fogadjuk el α értékének a 0,7-t. A korrigált eredmények az alábbiak lesznek.

A1 akció korrigált eredménye: (1097 * 0,7) + (-1000 * 0,3) = 770 + -300 = 470

A2 akció korrigált eredménye: (1437 * 0,7) + (-772 * 0,3) = 1006 + -232 = 774

A3 akció korrigált eredménye: (1777 * 0,7) + (-544 * 0,3) = 1244 – 163 = 1081

A korrigált eredmények alapján tehát az A3 akciót kell választani.

Az előzőekben felsorolt kritériumok közüli választásra nincs szabály, így az csak intuitív alapon történhet. A kritériumok kiválasztása nagymértékben függ a döntéshozótól. Belátható, hogy más kritériumot választ egy optimista, az óvatos, vagy egy konzervatív döntéshozó. Egyik sem nevezhető tökéletesnek, de normatív szabályként azonban célszerű valamelyiket elfogadni, és azt következetesen alkalmazni.

3. Stratégiai változat kiválasztása kockázatos körülmények közöttA kockázatos döntéseknél rendelkezésünkre állnak a tényállapotok bekövetkezésének valószínűségi együtthatói, illetve azok számszerűsített értékei. Ezek az értékek a véletlen változók sztochasztikus, vagy valószínűségi „viselkedését” írják le. A valószínűségi számításoknál az alábbi szabályokat kell figyelembe venni:

• A valószínűség (jele: P) értéke 0 és 1 között van

• A teljes eseményrendszer (tényállapotok valószínűségi együtthatóinak összege)=1

• Kettő vagy több egymást kölcsönösen kizáró esemény bekövetkezésének valószínűsége az egyes valószínűségek összegével egyenlő

• Két vagy több egymást kölcsönösen kizáró esemény bekövetkezésének valószínűsége az egyes valószínűségek szorzatával egyenlő.

A valószínűségi együtthatókkal a kockázatot mérjük. A több szempontos kockázat felfogás az objektív és szubjektív elemeket egyaránt figyelembe veszi. A véletlen változók viselkedését matematikai függvénnyel jellemezhetjük. A függvény lehet folytonos vagy diszkrét.

Több szempontból is indokolt a folytonos véletlen változókat is diszkrét értékként kezelni. A véletlen változók értékeinek ábrázolására az alábbiakat alkalmazzák

• Eloszlásfüggvény

• Kumulált sűrűségfüggvény

• Gyakorisági hisztogram

• Egyéb megjelenítési módok.

Ezek az eljárási módok felhasználhatók a szubjektív valószínűség becslésére. A kockázatos döntéshozatali eljárás esetében használható módszerek közül az alábbiak kerülnek ismertetésre.

• Döntési mátrix

• Döntési fa



• Hasznossági függvény alkalmazása.

Döntési mátrix kockázatos körülmények között

A döntési mátrix a kockázatos döntéshozatali eljárásoknál is alkalmazható, de bizonyos kiegészítésekkel együtt. A kiegészítések az ismert valószínűségi együtthatók felhasználását jelentik, az alábbiak szerint:

Tényállapotok, események Valószínűségi együtthatóT1 p1 0,70

T2 p2 0,20T3 p3 0,10

Fontos szabály, hogy a tényállapotoknak, teljes körűnek és egymást kölcsönösen kizárónak kell lenniük. Ebből következik, hogy a valószínűségi együtthatók összege egy. A példában a tényállapotok egymást kölcsönösen kizárják, ezért az együttes valószínűségükre vonatkozó követelmény teljesül, mert 0,7+0,2+0,1 = 1

Az eseményváltozókat folytonosságuk ellenére diszkrét változókként célszerű kezelni. Ehhez az alábbi eljárási módot alkalmazhatjuk.

Várható érték elve: Számszerűsítjük a várható értékeket, tehát az eredményeket megszorozzuk a valószínűségi együtthatókkal. Azt az akciót választjuk, amelynek az összes várható értéke a legnagyobb. Az elmondottaknak megfelelően a várható értékek az 6. táblázatban találhatók.

T1 tényállapot: 0,7 * -1000 = -700 (T1A1)

T2 tényállapot 0,2 * 67 = 13 (T2A1)

T3 tényállapot 0,1 * 1097 = -110 ( T3A1)

6. táblázat. A döntési mátrix a várható értékekkel

Nem kell bizonyítani, hogy a gyakorlati életben előforduló döntési problémák bonyolultabbak, számos, a döntésektől függetlenül bekövetkező és természetesen az eredményre is ható állapotok sokrétűsége miatt. E bekövetkezett állapotok egymástól függetlenek, de egymásra hatással is lehetnek. Például az inputok áremelkedése hatással lesz az üzemanyagárra. Ez maga után vonhatja a szolgáltatási díjtétel költség illetve áremelkedését. Az ár emelése viszont együtt járhat a tervezett kapacitáskihasználás drasztikus csökkenésével stb. tehát az eljárás lehetővé teszi, hogy többféle eseményt vegyünk figyelembe, ill. az adott eseményhez kapcsolható újabb esemény valószínűségi együtthatójával korrigáljunk. Ebben az esetben az eredményeket az együttes valószínűségi együttható értékével korrigáljuk. Ha feltételezzük, hogy a munka- és erőgépek műveleti költsége – az árak emelkedése miatt – 10%, bekövetkezésének valószínűsége 80% akkor az együttes valószínűségi együttható értéke:

T1 = p1 x pár = 0,70 x 0,8 = 0,56

Fontos látni, hogy a tervezett áremelkedés miatt az eredményeket újra kell tervezni.

ÖNÁLLÓ BEADANDÓ FELADAT: Vegye alapul az eddig tárgyalt példát. Tételezzük fel, hogy a bérek és közterhek együttes emelkedése 5%, az erő és munkagépek műveleti költsége 10%-kal emelkedik. A bérek és közterhek emelésének valószínűsége 100,0%, az erő- és munkagépek költségemelkedésének valószínűsége 80%. A szolgáltatási díjtétel intervalluma nem változik. Számszerűsítse a tényállapotok változásának hatását az eredményekre.



4. A döntési fa alkalmazásaAz előzőek alapján látható, a gazdasági döntések összetettek, és több változatot kell elemezni, értékelni ahhoz, hogy döntésük megalapozott legyen. A kapcsolódó elemzéseknél több szempontból is hasznos lehet a grafikus megjelenítés, ami lehetővé teszi, az elemek logikai kapcsolatainak egyszerre történő áttekintését. A döntési fa amellett, hogy ábrázolja, szemléletessé teszi a logikai kapcsolatokat, a döntéshozatalra is felhasználható (1. ábra).

A döntési fa elemei, szerkesztése:

• A döntési fa balról jobbra haladva tünteti fel a lehetőségeket (akciókat) és az eseményeket.

• A döntési csomópontok jelölése négyzet.

• Események, illetve bekövetkeztük jelölései:

A csomópontokból kiinduló ágak jelölik az egyes akciókat és eseményeket. Jelölésük folytonos vonal: Lehetnek eseményvillák, tevékenységvillák. A valószínűségi együtthatók értékét az eseményvillák ágaira írjuk.

• A végső, (terminális) villához kapcsolódva tüntetjük fel az adott döntési alternatívák láncolatához tartozó eredményeket.

1. ábra. A megoldandó feladat döntési fája

ÖNÁLLÓ FELADAT. A várható értékek táblázata alapján fejezze be a döntési fát.

A döntési fa elemzésére és a döntés meghozatalára többféle eljárás van. Egyik gyakran használt módszer a bizonyossági egyenérték módszere.

Bizonyossági egyenérték módszere: A bizonyossági egyenérték (biztos egyenérték), a kockázatos kimenetelű helyzet eredményeinek biztos összeggel való felváltását jelenti. Végső soron olyan úgynevezett „közömbösségi pont” meghatározásáról van szó, amely a döntéshozó számára a kockázatos helyzet és a biztos kimenet egyenértékűségét fejezi ki.



A bizonyossági egyenérték meghatározásának módszere az alábbi algoritmussal (kérdéssorozattal) történhet. Lényege, hogy a bizonytalan kimenetelű helyzetet egy biztos összeggel állítják szembe. Ez egy kérdéssorozat eredményeként „állítható elő”.

Az algoritmust Székely (2000) munkáját alapul véve mutatjuk be. A kérdéssorozattal arról kérdezzük a döntéshozó személyt, hogy adott esetben a biztos összeget választaná-e, az alábbiak szerint:

A nyeremény és esélye

1. biztos összeg 2. biztos összeg n. biztos összeg z. biztos összeg

10.000 Ft p=0,5 9000 Ft 8000 Ft 5000 Ft

0 Ft p=0,5 igen igen nem

A kérdéssorozat lehetővé teszi azon összegig való eljutást, amelynél a döntéshozó számára közömbös a bizonytalan kimenetelű „játék” vagy a biztos összeg választása. Ez a közömbösségi pontban megállapított bizonyossági egyenérték. Ennek értéke sok tényezőtől függ (pl. vagyoni helyzet, tapasztalatok, pénzösszeg nagysága, stb.). A fenti helyzetet alapul véve lehet olyan döntéshozó, akinek a bizonytalan helyzet 6000 Ft-tal lesz egyenértékű.

a nyereség és esélye biztos összeg10000 Ft p=0,5 6000 Ft?

0 Ft p=0,5 mindegy

Ebben az esetben látható, hogy a bizonyossági egyenérték nem lesz azonos a várható értékkel, mivel a várható érték:

(10000 x 0,5) + (0x0,5)=5000 Ft

Az elmondottakat alkalmazzuk a tárgyalt feladatra. Számszerűsítsük az A1 akció bizonyossági egyenértékét. Bonyolódik a helyzet, mivel három lehetséges bekövetkezési valószínűséggel állunk szembe, és a valószínűségek eltérnek egymástól.

Kockázatos helyzet Biztos összeg

-1000 Ft?67

1097

Tételezzük fel, hogy a kockázatos eseményvilla bizonyossági egyenértéke 850 ezer Ft. Ha a kérdéssorozattal a többi események bizonyossági egyenértékét meghatároztuk, akkor azt kell választani, amelynek bizonyossági egyenértéke a legnagyobb.

5. A hasznossági függvény szerepe a döntéshozatalbanA hasznossági függvény azt a kapcsolatot számszerűsíti, amely a különböző javak mennyisége és az elfogyasztásuk által nyerhető hasznosság-érzet között fennáll. (A mikro- ökonómiában a fogyasztói magatartás és kereslet vizsgálatánál is fontos szerepet kap.) Az ismeretanyagot szintén Székely (2000) munkája alapján tekintjük át. Az előzőekben tárgyalt ismeretanyag kapcsán belátható, hogy a döntéshozók beállítottsága (kockázatkerülő v. kockázatkedvelő) eltérő módon értékelheti a döntési változatokat. Vegyük alapul az alábbi példát:

Események Valószínűségek AkciókA1 A2

T1 0,5 4000 20000T2 0,5 0 -16000



Várható érték 2000 2000

A1: (4000 * 0,5) + (0x0,5) = 2000 Ft

A2: (20000 * 0,5) + (-16000 * 0,5) = 2000 Ft

Látható, hogy a várható pénzérték mindkét akció esetében 2000 Ft. A várható érték alapján tehát közömbös, hogy melyik akciót választjuk, ill. választanánk. Ez azonban nagyon felületes megközelítés, mivel semmi mást nem vesz figyelembe, csak a végeredményt. Azt viszont már láttuk, hogy a kiválasztott alternatíva más tényezőktől is függ, és kiemelt szerepet kap a döntéshozó személye. A várható hasznosság elméletén alapuló hasznossági függvény alkalmazása az egyik lehetséges mód arra, hogy a döntéshozó egyéni preferenciáit számszerűsítsük, és ez által érvényesítsük a változatok közötti választásnál, azaz a döntésnél. A várható hasznosság elmélete három axiómán alapul („axióma: olyan alapvető tézis, amelyet bizonyítás nélkül elfogadunk. Tehát olyan kiindulási feltételt jelent, amelyet adottnak veszünk az érvelések során). Azoknak a tételeknek az elnevezése, amelyből valamely tudományos elmélet összes többi tétele közvetlenül vagy közvetve levezethető.”( http://hu.wikipedia.org.)

Rangsorolás elve

A döntéshozó előnyben részesíti az egyik kockázatos kimenetelű változatot (A1>A2) vagy azokat egyenrangúnak (A1~A2) tekinti. Ha a döntéshozó az A2-t preferálja A3-mal szemben, akkor A1-t is preferálni fogja A3-mal szemben. Ugyanez igaz közömbösség fennállása esetén is. (A1>A2>A3); (A1~A2~A3)

Folytonosság elve:

Azt jelenti, hogy ha a döntéshozó A1-t preferálja A2-vel és A2-t A3-mal szemben, akkor létezik egy olyan szubjektív valószínűség p(A1), amelynél közömbössé válik számára az A2 és egy p(A1) valószínűséggel elérhető A1-et és (1-p) (A1) valószínűséggel A3-t eredményező döntési változat. Vagyis ha a döntéshozónak egy jó és egy rosszabb eredményt adó akciók közül kell választania, akkor akár a rosszabb akciót is választja, ha annak a bekövetkezési valószínűsége kicsi.

Függetlenség elve:

Olyan esetben, ha A1-t preferáljuk A2-vel szemben és létezik egy A3 kockázatos kilátás is, akkor egy A1-et és A3-t magában foglaló alternatívát is előnyben részesítjük az A 2-t és A3-t tartalmazó alternatívával szemben, ha p(A1) és p(A2) megegyezik, tehát eredményük ugyanaz. Ebben az esetben tehát A 1 és A2-re vonatkozó preferencia független A3 meglététől. (Preferencia: a társadalomtudományok, kiemelten a közgazdaságtudományok részét képező mikro-ökonómia és marketing területén gyakran használt fogalom; lehetőségek közötti képzeletbeli vagy tényleges választást jelent. Tehát ha egy személy vagy csoport egy alternatívát preferál egy másikkal szemben, akkor azt előnyben részesíti, szívesebben választja.)

A Bernoulli-elv, az előzőekben ismertetett axiómákból vezethető le, ha a döntéshozó preferenciái összhangban vannak ezen elvekkel. Tehát meghatározható a döntéshozó hasznossági függvénye (U), és ennek alapján bármelyik kockázatos akcióhoz egy valós érték (hasznossági érték) rendelhető.

Ez az alábbi tulajdonságokkal rendelkezik:

1. Ha A1-et A2-vel szemben preferáljuk, akkor annak hasznossági értéke nagyobb. Ez úgy is igaz,hogy ha A 1

hasznossági értéke nagyobb A2 hasznossági értékénél, akkor A1-et preferáljuk A2-vel szemben. Ennek matematikai kifejezése:

U(A1)>U(A2)

2. Ha az „A” akciónak több kockázatos kimenetele van, illetve lehet, akkor annak hasznossága a kimenetek várható hasznossági értékével egyenlő.

U(A)=E[U(A)]

3. A függvény tulajdonságai nem változnak meg a pozitív lineáris transzformáció hatására. Tehát a hasznosságnak nincs abszolút skálája, mérése relatív skálán történik. A különböző hasznossági indexek összehasonlításának nincs értelme, mivel azok meghatározása a döntéshozók saját értékelésén alapul.



A hasznosság meghatározása („számszerűsítése”)

A hasznossági indexek (hasznossági függvény) meghatározása közvetett módszerekkel, általában interjú segítségével történik. (A gyakorlatban egydimenziójú hasznosság megállapítására van lehetőség. Az egydimenziójú azt jelenti, hogy a döntéshozó egy célfüggvényt fogalmaz meg. A hasznossági függvénynek tehát egy független változója van.)

A legelterjedtebb módszer az egyenlően valószínű bizonyossági egyenérték (ELCE) módszere.

A hasznossági függvény megszerkesztése:

Nyereség (eredmény) Esély Biztos egyenérték (Biztos összeg)0 Ft 0,5 % 50000Ft1000000Ft 0,5 %

1. A bizonyossági egyenérték számszerűsítése érdekében felteendő kérdések előtt meg kell határozni azt a pénzösszeg tartományt, amely a döntéshozó hatáskörét illetően szóba jöhet. Fogadjuk el, hogy ez a tartomány 0-1000000 Ft.

2. Második lépésként rendeljünk hasznossági értéket a tartomány szélső értékeihez! Ennek megfelelően

1000000 Ft-hoz (a) 100 0 Ft-hoz (0) 0 Jelölése: U(a)Ft = 100; U(0)Ft = 0

3. Ezután felrajzolunk egy koordináta rendszert. Az X-tengelyen az értelmezési tartomány, az Y tengelyen a hasznossági értékek szerepelnek.(2. ábra)

2. ábra. A hasznossági egyenérték grafikus ábrázolása

A példát alapul véve a döntéshozó maximális hasznossági értéke 100 és ez a 2000 ezer Ft-hoz tartozik.

Jelölése: U(2000 ezer Ft) = 100; U(0) = 0

4. Ezután kerül sor a két szélsőérték közötti hasznossági értékek meghatározására. Az egyes lépések során az ismert hasznossági értékek felhasználásával, az alábbi feltevések alapján tudjuk a hasznossági értékeket számszerűsíteni:



U(zFt) = 0,5 x U(xFt)+0,5xU(yFt)

A felteendő első kérdés K1 jelölése: K1[0 Ft, a Ft]~b, azaz 0 Ft, 2000 ezer Ft] ~ b Ft

Fogadjuk el, hogy a b = 1300ezer Ft! Ebben az esetben a 1300 ezer Ft hasznossága az alábbi összefüggés alapján számítható ki.

U(b)Ft = 0,5 U(0Ft)+0,5xU(2000 ezer Ft),

U(b)Ft = 0,5x0+0,5x100

U(b)Ft) =50

Ez az algoritmus lehetővé teszi, hogy további hasznossági értékeket határozzunk meg. Ezek meghatározása mindig a már ismert két szomszédos hasznossági érték alapján történik. (Lásd a 3. ábrát és 7. táblázatot veszteség esetén a 4. ábrát. A 2. ábra alapján könnyen belátható, hogy a döntéshozó kockázatvállalási hajlandósága a hasznossági függvénnyel jól jellemezhető. A görbe lefutása alapján a döntéshozó kockázatot preferálónak tekinthető, mivel a nagyobb pénzösszegek egyre nagyobb hasznossági értékeket jelentenek számára.

A függvény alkalmazása lehetővé teszi számukra, hogy segítségével a pénzben kifejezett eredmények helyett az eredmények hasznosságát határozzuk meg. E hasznossági értékeket – amelyek jól kifejezik a döntéshozó preferenciáit - helyettesítjük be a döntési mátrix tervezett eredményeinek helyébe, és számszerűsítjük a várható érték helyett a várható hasznosságot. A hasznossági értékek számszerűsítése történhet

• grafikus módszerrel (lásd: 2. ábra)

• függvényszámítással.

A függvényszámítás esetén a hasznossági értékeket ismerve regresszió elemzéssel határozzuk meg a hasznossági függvényt. Ezután a hasznossági értékek a függvény segítségével számolhatók ki. (A függvénybe behelyettesítjük az eredményeket.) A számítás menete: A hasznossági függvénybe behelyettesítjük a tervezett eredményt. A számítások elvégzése a tervezett eredmény hasznosságát, hasznossági értékét adja. A hasznossági értéket korrigáljuk a valószínűségi együtthatóval és megkapjuk a várható hasznosságot. Ehhez vegyük alapul a döntési mátrixban szereplő adatokat:

Tényállapotok, események

p Akciók, cselekvési lehetőségekA1 A2 A3

T1 0,7 -1000 -772 -544

T2 0,2 67 352 634T3 0,1 1097 1437 1777

Várható érték 1,0

7. táblázat. A hasznossági értékek alakulása

(A kockázatot preferáló döntéshozó az 50-50 % valószínűséggel nyerhető alábbi összeget milyen biztos összeggel váltaná fel?)



3. ábra. A kockázatot preferáló döntéshozó (7. táblázat) hasznossági függvénye



4. ábra. A kockázatot preferáló döntéshozó hasznossági függvénye veszteség esetén

A hasznossági függvények ismeretében a döntési mátrixban szereplő értékek már átszámíthatóak. A döntéshozó hasznossági függvénye (4. ábra):

U(x) = 1E-05x2 + 0,017x +8,182 az R2 = 0,9954

Végezzük el a számításokat:

U(634)= 8,182 +0,017 * 634 + 0,00001* 6342

U(634) = 22,96

A várható hasznosság:

VU= 22,96*0,2 = 4,59

Tehát

Az eljárás alkalmazása mellett szól, hogy lehetővé teszi a döntéshozó preferenciáinak figyelembe vételét. Így következetesebb lehet az egyéni preferenciákat is figyelembe vevő eredmény számítása, vagyis a döntéshozó „távollétében” is lehet rá jellemző döntéseket hozni.



6. A KIPA módszer alkalmazásaA korábbi fejezetekhez hasonlóan egy példán keresztül mutatjuk be a KIPA módszer lényegét, alkalmazásának lehetséges indokait.

FELADAT (Alaphelyzet:)

Fogadjuk el az alábbiakat! Egy befektetői csoport – a felmért piaci helyzetet alapul véve - takarmánykeverő üzemet akar létesíteni. Fontos kérdés számukra az üzem telephelyének kiválasztása. Egyidejűleg több szempontot is figyelembe kívánnak venni: potenciális vásárlók köre, megközelíthetőség (közúthálózat állapota, távolságok), helyi adók nagysága, szakképzett munkaerő jelenléte. Az egyes szempontok fontosságának megítéléséhez négy szakértőt hívnak segítségül. A KIPA döntéstámogató módszert alkalmazzák. A módszer alkalmazása jelentős mértékben hozzájárul a döntés szakmai megalapozottságához, megkönnyíti a döntéshozatalt. A végső döntést egy előre rögzített értékelési mechanizmus alapján lehet meghozni, így elkerülhető a döntéshozatalt befolyásoló túlzott szubjektivitás is.

A KIPA modell az egyes értékelési tényezők alapján végrehajtott páronkénti összehasonlításon alapul. Figyelembe veszi azon tulajdonságokat, melyben az egyik alternatíva jobb a másiknál (preferencia), illetve vizsgálja a preferálandó alternatíva legrosszabb tulajdonságát is (diszkvalifikancia). Ennek eredménye, hogy a döntést nemcsak a jobb tulajdonságok figyelembevételével hozzuk, hanem a legrosszabb tulajdonságot is megvizsgáljuk, így szükség szerint akár ez utóbbi alapján is módosíthatjuk döntésünket. A KIPA módszer alkalmazása során ugyanis különbséget teszünk a döntés meghozatala során figyelembe veendő egyes tényezők között, súlyozzuk azokat. A döntési változatokat először szövegesen, majd skála-transzformáció segítségével számszerűen is értékeljük. A döntést a döntéshozó elvárása alapján hozza meg.

A KIPA módszer alkalmazásakor két mutató értékével támasztjuk alá döntésünket. Kiszámítjuk a preferenciát és a diszkvalifikanciát. A döntési alternatívák páronkénti összehasonlítása során minden egyes párra mindkét mutatóval egy-egy értéket határozunk meg. Vegyük az alábbi, leegyszerűsített példát a két mutató lényegének megértéséhez: Tételezzük fel, hogy a telephely kiválasztásánál csak a helyi adók nagyságát és a megközelíthetőséget vizsgáljuk. A helyi adók nagyságát fontosabb döntési tényezőnek tekintjük, mint a megközelíthetőséget. A telephely lehetséges alternatívái, központi fekvésű kisváros, és kis település. A kis településen nincs helyi adó, viszont a megközelíthetősége rendkívül kedvezőtlen. A preferencia mutató a helyi adó vonatkozásában mutat kedvezőbb eredményt, hisz a a kis település jobb a kiemelkedően fontos döntési tényező tekintetében. A diszkvalifikancia viszont kiemeli, hogy bár a döntési tényezők fontosságát figyelembe véve a kis település mellett döntenénk, ott mégis olyan mértékben hiányzik egy kevésbé fontos, de mégis döntési tényező (a megközelíthetőség), hogy megfontolandó az alternatíva elutasítása.

Térjünk vissza a befektetői csoport telephelyválasztásának problémájához. A KIPA döntéstámogató módszer menete az alábbi lépésekből áll:

1. Értékelési szempontok kialakítása.

2. Értékelési szempontok súlyozása.

3. Szöveges értékelés.

4. Szöveges értékelés skála-transzformációja.

5. Preferencia és diszkvalifikancia szintek kiszámítása.

6. Saját elvárás vagy aspirációs szint meghatározása.

7. KIPA mátrix elkészítése és döntés.

1. Lépés: Értékelési szempontok kialakítása: Kérdések megfogalmazása, melyekre az értékelési folyamat során választ kell keresni. (Az egyes értékelési szempontok jelölése: Ei, ahol „i” az i-edik értékelési szempontot jelöli.). A választott példa alapján, az értékelési szempontok az alábbiak:

E1: Potenciális vásárlók köreE2: MegközelíthetőségE3: Helyi adók nagysága



E4: Szakképzett munkaerő jelenléte

2. Lépés: Értékelési szempontok súlyozása: Az első pontban megfogalmazott tényezők fontosságának meghatározása súlyszámok segítségével. A feladat elvégzéséhez szakértőket hívhatunk segítségül. Minden egyes szakértő eldönti, hogy számára mely értékelési szempontok a legfontosabbak. Válaszaikat preferencia-táblázat segítségével adják meg, ahol vizsgálják, hogy az első függőleges oszlopban található szempontok fontosabbak-e a fejlécben szereplő szempontoknál. Ahol fontosabbak, oda 1-est írnak. Az adott szempont önmagához viszonyított fontosságát nem értelmezik, tehát a mátrix E1-E1, E2-E2, stb. celláiban „X”szerepel. Az egyes szakértők preferencia-táblázatainak összegzése az aggregált preferencia-táblázat, amiből a vizsgált kérdések súlyszáma már meghatározható.

A felkért szakértők száma négy fő. A szakértők preferenciái a 8. táblázatban kerültek feltüntetésre.

8. táblázat. A felkért szakértők preferencia táblázatai

Vizsgáljuk meg az 1. szakértő preferenciatáblázatát: nyilvánvaló, hogy nem teljesül a tranzitivitás elve, hiszen, ha E1 fontosabb E2-nél, E2 fontosabb E3-nál, akkor E3 nem lehet fontosabb E1-nél. Ilyen esetek elkerülésére használjuk a konzisztencia mutatót (K), amely az egyes szakértők véleményének „logikusságát”, „megbízhatóságát” vizsgálja. „K” értékét százalékos formában adjuk meg. Általában előre kikötjük, hogy mely értékeket fogadjuk el.

A konzisztencia mutató kiszámítása az alábbi összefüggés alapján történik:

ahol

K = konzisztencia mutató

d = inkonzisztens körhármasok száma

dmax= maximálisan előállítható körhármasok száma

A maximálisan előállítható körhármasok számát kiszámíthatjuk:

Páros értékelési szempont esetén:



Páratlan értékelési szempont esetén:

ahol

n = értékelési szempontok száma

Az inkonzisztens körhármasok számát meghatározhatjuk:

(d értéke nem lehet negatív!)

n = értékelési szempontok száma

a = megmutatja, hogy hány értékelési szempontot választottak fontosabbnak a szakértők az adott értékelési szempontnál (a preferencia-mátrix soraiban szereplő számok összessége)

Feltételezzük, hogy a befektetői csoport laza feltételt szab egy szakértő véleményének figyelembe vételéhez, vagyis csak akkor használja fel az adott véleményt, ha K ≥ 50 %.

(Mivel négy értékelési szempontról van szó (E1,E2,E3, E4) → n= 4 (páros).

2.a Lépés:



Mivel a 3. szakértő véleménye ugyanaz, mint a 2. szakértőé, így nyilvánvaló, hogy a preferencia táblázatuk is meg fog egyezni, következésképp a konzisztencia mutatójuk is ugyanaz kell, hogy legyen.

Az 1. a 2. és a 3. szakértő véleményét fogadjuk csak el, mivel az ő esetükben teljesül K≥ 50 %.

Vegyük észre, ha a preferencia-táblázat „X”-ekkel jelölt átlói felett vagy alatt csak 1-es szerepel, akkor az értékelés teljesen konzisztens, vagyis a konzisztencia mutató értéke: 100 %.

Ezt követően elkészítjük az aggregált preferencia-táblázatot azon szakértők véleményének összegzésével, akiket figyelembe veszünk az értékelés során.

Aggregált preferencia-táblázatunk az alábbi lesz:

Egészítsük ki az aggregált preferencia-táblázatot a súlyszámok meghatározásához szükséges oszlopokkal! Ezek az a, p, u, z, és t jelöléseket kapják. (Az értékelők /szakértők/ egyetértésének vizsgálatától eltekintünk, ugyanis a χ2 próba túlmutat a jegyzetben tárgyalt tananyagnál.) A továbbiakban azzal a feltételezéssel élünk, hogy a döntéshozók véleményegyezése nem véletlen, hanem egyetértésük következménye.

2.b Lépés:

pa = preferencia arány

„a” értékét a fentiekben már értelmeztük= a sorokban szereplő számok összességeként kapjuk



k = figyelembe vett szakértők száma

n=értékelési szempontok száma

A példát alapul véve adódik, hogy

k = 3, ugyanis a 4-ből három szakértő véleményét vesszük figyelembe

2.c Lépés:

A preferencia arányokból lehet következtetni az „u” értékeire:

u = „Pa” értékhez hozzárendelt standard normális eloszlású változó értéke

(A mellékletben található a standard normális eloszlású változó eloszlásfüggvényének értékeit tartalmazó táblázat. 1. melléklet)

E1 esetén: pa = 0,792 → u = 0,81

Először a táblázatban szereplő értékek közül a 0,792 értékhez legközelebb eső számot, majd előbb a függőleges tengelyről hozzárendeljük a „z” értéket (egészeknek és tizedeknek felel meg), végül kiegészítjük a vízszintes tengelyen levő értékkel (századoknak felel meg).

E2 esetén: pa = 0,625 → u = 0,32



E3 esetén: pa = 0,375 → u = - 0,32

Mivel a standard normális eloszlású változó eloszlásfüggvényének értékeit tartalmazó táblázatban a legkisebb érték: 0,5, így 0,375 érték nem szerepel benne. Felhasználva a Φ(-z) = 1- Φ(z) statisztikai összefüggést: 1-0,375 = 0,625 → 0,32 → -0,32 értéket kapunk.

E4 esetén: pa = 0,125 → u = - 1,15

Az előzőekhez hasonlóan felhasználva a Φ(-z) = 1- Φ(z) statisztikai összefüggést: 1-0,125 = 0,875 → 1,15 → -1,15 értéket kapunk.

Ezt követően „u” értékeit transzformáljuk %-ra, hogy megkapjuk „z”-t.

2.d Lépés:

z = „u” értékének transzformálása 0-100 közti skálára (%-ban) az alábbiak szerint történik:



Példánkban:

Nyilvánvaló, hogy a legkisebb „u” érték felel meg a 0%-nak (E4), a legnagyobb „u” érték a 100%-nak (E1). A köztük levő értékek kiszámítása az alábbiak szerint történik:

Végül eljutottunk a tényleges súlyszámok meghatározásához. El kell dönteni, hogy hány fokozatú skálát használunk. Fogadjuk el, hogy 5 fokozatú skálát használunk.

2.e Lépés:

T = „z” értékének transzformálása a súlyozásnak megfelelő skálára. 1 és 5 közti skálázást alkalmazva (zmax, vagyis 100-at osztjuk fel Tmax-1 részre úgy, hogy zmin → Tmin és zmax → Tmax megfeleltetés fennálljon). Ennek megfelelően adódik az alábbi párosítás:



z1=100 → 5, z2=75 → 4, z4=0→1 hozzárendelése nem okoz problémát. Vizsgáljuk meg z3 = 42 esetet! Ekkor a zi érték a „T” skálán 2 és 3 közé esik, tehát 2 egész és még a törtrész lesz a skálaérték. A törtrészt egyszerű arányszámítással az alábbiak szerint kaphatjuk meg:

(zi – zT)/zL, vagyis (42-25)/25 = 0,7, tehát „T” = 2,7. Ezt kerekítjük 3-ra, ami a tényleges súlyszám.

Az összefüggésben szereplő jelölések tartalma:

zi = a vizsgált „z” érték

zT = „zi”-hez alulról legközelebb eső „z” érték a fenti táblázatból

zL = táblázatunk léptéke

A döntésnél figyelembe veendő szempontok súlyszámai az alábbiak szerint alakulnak:

E1: Potenciális vásárlók köre (5-ös súlyszám)

E2: Megközelíthetőség (4-es súlyszám)

E3: Helyi adók nagysága (3-as súlyszám)

E4: Szakképzett munkaerő jelenléte (1-es súlyszám)

3. Lépés: Szöveges értékelés: az egyes változatok szempontok szerinti minősítése. Ez a lépés meg is előzheti az értékelési szempontok súlyozását.

Példánkban:

Négy település, vagyis „Határváros”, „Kisváros”, „Tótfalu” és „Zöldfalva” .közül kell választani a keverőüzem elhelyezését illetően.

Alkalmazott jelölések:

Nagyon jó (NJ) Jó (J), Közepes (K), Megfelelő (M), Rossz (R)

E1 E2 E3 E4„Határváros” NJ J J K„Kisváros” J K J J

„Tótfalu” J NJ M K„Zöldfalva” J NJ R M

4. Lépés: Szöveges értékelés skála-transzformációja: a szöveges minősítések számszerűsítése, vagyis számok hozzárendelése a megfelelő szöveg-tartalomhoz. A befektető csoport a 9. táblázatot készítette el.

9. táblázat. Az értékelési szempontok skála-transzformációja

jel megnevezés S1 S2 S3NJ nagyon jó 20 18 16J jó 15 14 13



jel megnevezés S1 S2 S3K közepes 10 10 10

M megfelelő 5 6 7R rossz 0 2 4

ahol

S1: kiemelt értékelési tényezők: 4 ≤ súlyszám ≤ 5

S2: közepes értékelési tényezők: 2,5 ≤ súlyszám < 4

S3: gyenge értékelési tényezők: súlyszám < 2,5

S1, S2, S3 intervallumait a KIPA döntést alkalmazó határozza meg. Példánkban a fenti táblázatot és intervallumokat vesszük alapul.

A skála-transzformáció során a szöveges értékelésnél kapott minősítéseket alakítjuk át számokká, az egyes értékelési szempontok (kérdések) súlya alapján.

Példánkban:

Vizsgáljuk meg „Határvárost” a különféle értékelési tényezők alapján. „Határvárosban” a potenciális vásárlók köre (E1 értékelési tényező) „nagyon jó” minisítést kapott. Mivel E1 súlyszáma 5, így kiemelt értékelési tényező, vagyis S1, tehát a skála-transzformáció során kapott szám a 20 lesz (9. táblázat.). A megközelíthetőség (E2 értékelési tényező) „jó” minősítést kapott. Mivel „E2” súlyszáma: 4, így kiemelt értékelési tényező, vagyis S1, tehát a skála-transzformáció során 15-öt kapunk. A helyi adók nagysága (E3 értékelési tényező) szintén „jó” minősítést kapott. „E3” súlyszáma 3, így közepes értékelési tényezőnek minősül (S2). Ennek megfelelően a skála-transzformáció során 14-et kapunk. A szakképzett munkaerő jelenléte (E4) „közepes” minősítést kapott. Súlyszáma 1, ami gyenge értékelési tényezőnek felel meg, így a skála-transzformáció segítségével kapott érték: 10.

A skála-transzformáció értékeit a többi település vonatkozásában a 10. táblázat tartalmazza.

10. táblázat. Az egyes települések skála-transzformációs értékeinek alakulása

E1 E2 E3 E4„Határváros” 20 15 14 10

„Kisváros” 15 10 14 13„Tótfalu” 15 20 6 10

„Zöldfalva” 15 20 2 7

5. Lépés: Preferencia és diszkvalifikancia szintek kiszámítása: az egyes változatok páronkénti összehasonlítása érdekében mindegyikre kiszámítjuk a fenti mutatók értékeit.

Preferencia

A preferenciamutató kiszámításakor két alternatíva összes vizsgált tulajdonságát tekintjük és kiválasztjuk azokat, melyek tekintetében a preferált változat („i”) legalább olyan jó, mint a párja („j”).

Jele:

Ci-j

ahol: „i” és „j” a két összehasonlítandó alternatívát jelenti.

Kiszámítása:



ahol: ΣT az összes vizsgált kérdés súlyszámának az összessége, ΣT i > j azon súlyszámok összege, ahol „i” legalább olyan jó, mint a „j” változat. A végeredményt, vagyis a preferencia együtthatót százalékos formában értelmezzük, minél nagyobb az értéke, annál kedvezőbb az eredmény.

Példánkban:

Súlyszámok 5 4 3 1 E1 E2 E3 E4

„Határváros” NJ J J K

„Kisváros” J K J J„Tótfalu” J NJ M K

„Zöldfalva” J NJ R M

Az értékelési tényezők súlyszámainak összessége: ∑T = 5+4+3+1 = 13

Tekintsük először „Határvárosnak” az összes többi településhez viszonyított preferenciamutatóját. A CH-K: vizsgálja, hogy „Határváros” mikor jobb, vagy ugyanolyan jó, mint „Kisváros”. E1 tekintetében „Határváros” „nagyon jó”, „Kisváros” „jó” és E2 tekintetében „Határváros” „jó”, „Kisváros” csak „közepes”. E3 tekintetében „Határváros” és „Kisváros” ugyanolyan jó.

A minősítések és a hozzájuk rendelt súlyszámok alapján

∑(TH ≥ TK) = 5+4+3 = 12


„Határváros” NJ J J K„Kisváros” J K J J

CH-T : vizsgálja, hogy „Határváros” mikor jobb, vagy ugyanolyan jó, mint „Tótfalú”. E1 tekintetében („Határváros” „nagyon jó”, Tótfalú”„jó” minősítést kapott), és E3 szempontjából („Határváros” „jó”, Tótfalú” „megfelelő” ) jobb, mint „Tótfalú”. Az E4 értékelési tényező szerint „Határváros” és „Tótfalú” is „közepes” minősítést kapott, így E4 súlyszámát is figyelembe vesszük. Ennek megfelelően adódik tehát, hogy

∑(TH ≥ TT) = 5+3+1 = 9


„Határváros” NJ J J K„Tótfalú” J NJ M K

Hasonlóképpen el tudjuk végezni minden városra a preferenciavizsgálatot. Ennek eredményei az alábbiak:

„Kisváros”



„Tótfalú”

„Zöldfalva”

Diszkvalifikancia

A diszkvalifikancia mutató révén azt vizsgáljuk, hogy egy preferált „i” alternatíva miben és mennyiben rosszabb a nem preferált „j” alternatívához képest. Alkalmazásával kiválasztjuk azon tulajdonságot, ahol a legnagyobb az eltérés (a „j” javára) a két alternatíva vonatkozásában. Segítségével azon preferált változatok is kiszűrhetővé válnak, melyek mellett a döntés nem támogatható egy „rejtve maradt” rossz tulajdonság miatt.

Jele: dij

ahol: „i” és „j” a két összehasonlítandó alternatívát jelenti.

Kiszámítása:

ahol

hmax az értékelésben szereplő legnagyobb súlyszámú tényező skálaértéke,

(hj - hi)max a legnagyobb páronkénti skálakülönbség.

Az eredményt, vagyis a diszkvalifikancia együtthatót százalékos formában értelmezzük. Minél kisebb az értéke, annál kedvezőbb az eredmény, hisz annál kevésbé rossz a pereferált „i” alternatíva a nem preferált „j” alternatívához képest.

Példánkban:

E1 E2 E3 E4„Határváros” 20 15 14 10

„Kisváros” 15 10 14 13„Tótfalu” 15 20 6 10

„Zöldfalva” 15 20 2 7



A fenti táblázat legnagyobb skálaértéke: hmax = 20. Tekintsük először „Határvárosnak” az összes többi településhez viszonyított diszkvalifikancia mutatóját!

A dH-K vizsgálja, hogy „Határváros” mennyivel rosszabb „Kisvárosnál”. Csak E4 (a szakképzett munkaerő jelenléte) tekintetében rosszabb „Határváros”„Kisvárosnál”. Ekkor „Határváros” 10, míg „Kisváros” 13 skálaértéket kapott.

Ebből következik, hogy

hK-hH = 13-10 = 3

A dH-T megmutatja, hogy „Határváros” mennyivel rosszabb „Tótfalúnál”. Csak E2 (megközelíthetőség) esetén rosszabb, ekkor „Határváros” 15, „Tótfalú” 20 skálaértéket kapott. Adódik tehát, hogy

hT-hH = 20-15 = 5

A dH-Z vizsgálat arra ad választ, hogy „Határváros” mennyivel rosszabb mint „Zöldfalva”. „Határváros” csak E2 (megközelíthetőség) tekintetében rosszabb „Zöldfalvánál”, ekkor a skálaértékek – rendre - 15, illetve 20. Tehát, ennek megfelelően

hZ-hH = 20-15 = 5

A továbbiakban számszerűsítsük „Kisváros” diszkvalifikancia mutatóit. A dK-H értéke megmutatja, hogy „Kisváros” milyen tényezők tekintetében rosszabb „Határvárosnál”. Ez a helyzet E1 (potenciális vásárlók köre) és E2 (megközelíthetőség) értékelési szempontok esetében teljesül. E1 tekintetében „Kisváros” 15, míg „Határváros” 20; E2 tekintetében „Kisváros” 10, „Határváros” 15 skálaértéket kapott. Mivel

20-15 = 5 és 15-10 = 5, mely értékek egyenlők, így a maximum: (hH-hK)max = 5

A fenti algoritmust követve az egyes településpárok diszkavalifikancia értékei az alábbiak lesznek:

„Tótfalú”:

„Zöldfalva”:



6. Lépés: Saját elvárásokt meghatározása: a döntéshozó számára megfelelő preferencia és diszkvalifikancia szintek kialakítását jelenti.

Példánkban: preferencia mutató legalább 80 % (Cij > 60 %)

diszkvalifikancia mutató legfeljebb 30 % (dij < 30 %)

Megjegyzés: Ha elvárásunknak egy alternatíva sem felel meg, akkor vagy enyhítjük feltételeinket, vagy elvetjük az összes alternatívát.

Ha elvárásunknak több alternatíva is megfelel, de mi csak egyet választhatunk, akkor tetszés szerint szigorítjuk a feltételeket (preferencia és/vagy diszkvalifikancia mutatókat) és a szigorított igények alapján döntünk.

7. Lépés: KIPA mátrix elkészítése és döntés: páronkénti összehasonlító mátrix felrajzolása, mely tartalmazza a megfelelő preferencia és diszkvalifikancia szinteket. Ezt követően az előre kifejezett elvárás alapján történik a döntés.

Példánkban: Az elvárásunk a következő: Ci-j ≥ 60 %, di-j ≤ 30 %

A mátrix értelmezése:

A sorban szereplő alternatíva jobb (a preferenciáknál) illetve rosszabb (a diszkvalifikanciáknál), mint az oszlopban szereplő alternatíva.

Írjuk be a kapott számértékeket a mátrix megfelelő celláiba. A számértékek alapján válasszuk ki közülük azokat, amelyek megfelelnek a feltételeinknek!



A pirossal bekarikázott cellák felelnek meg a megadott elvárásnak. Ahhoz, hogy választani tudjunk a lehetséges változatok (a takarmánykeverő üzem helyszínéül választandó települések) a mátrixban szereplő értékek közül azt a sort kell választani, amelyben minden egyes érték megfelel a támasztott elvárásnak. Ennek pedig „Határváros” sora felel meg.

A KIPA mátrix alapján „Határvárost” célszerű választani telephelynek a takarmánykeverő üzem létesítésére, mivel ennél a településnél a preferenciamutató 69-92 % (nagyobb az elvárt szintnél), a diszkvalifikancia mutató 15-25 % (kisebb az elvárt szintnél). Következésképp a vizsgált értékelési tényezők vonatkozásában „Határváros” bizonyult jobbnak a többi településsel szemben.


Chapter 2. A taktikai és operatív szinten alkalmazható módszerek és eljárásokUtalva a kapcsolódó és tanult ismeretekre, fontosnak tartjuk annak felelevenítését, hogy a vállalat stratégiája, az ahhoz rendelt stratégiai célok jelölik ki azt a mozgásteret, amely keretek között kell a különböző szinteken a döntéseket meghozni. Ha ennek a követelménynek nem teszünk eleget, akkor a stratégiai cél elérése veszélybe kerülhet. Ennek oka abban keresendő, hogy az operatív szinten hozott döntéseknek – a rendszer elemei között fennálló kölcsönhatások miatt - a vállalati szintre továbbgyűrűző hatásai vannak. A fennálló kölcsönhatások és a döntések továbbgyűrűző hatásainak figyelmen kívül hagyása tehát nem megengedett. A taktikai és operatív szinten hozott döntésünket mindig felül kell vizsgálni. Döntésünk hatásait az érintett erőforrásokra és pénzügyi szempontból is elemezni, adott esetben számszerűsíteni kell.

1. Az LP modell alkalmazási területeiAhogy ez már ismert a lineáris programozás (LP) olyan matematikai eljárás, amelynek alkalmazása lehetővé teszi a szélső értékek meghatározását – minimum illetve maximum – a fennálló illetve megfogalmazott feltételrendszerek keretei között. A lineáris programozás módszerének (számos előnye mellett) hátrányai is vannak. A módszer hátrányaként említhető, hogy linearitást tételez fel a modellt alkotó változók között, hogy statikus és determinisztikus, azaz rögzített kapacitásvektor értékekkel „dolgozik”. A rögzített kapacitásvektor-értékekhez rendeli hozzá az optimális megoldást. Vannak olyan esetek, pl. egy takarmányadag összeállítása, amikor ez nem jelent szakmai problémát. Más esetekben viszont, például a vetésszerkezet, vagy termelési szerkezet meghatározásánál viszont igen. Eddigi tanulmányaink során szintén ismert számunkra, hogy az erőforrások kapacitása – a legtöbb erőforrás esetében – változtatható, növelhető. E hiányosságokat küszöböli ki a lineáris programozás továbbfejlesztett változata, a cél realisztikus lineáris programozási eljárás. Ez a módszer a termelési erőforrásokat – ahol ez szakmailag célszerű és lehetséges – változóként kezeli, ezáltal biztosítja a termelési szerkezet és erőforrások együttes, egyidejű optimalizálását. Volt időszak, amikor a módszer nagyon sok gyakorlati alkalmazásáról lehetett olvasni. Alkalmazásuk eredményessége azonban – éppen a módszer sajátosságai miatt – megkérdőjelezhető volt. Eredményes gyakorlati alkalmazása tehát csak azokon a területeken javasolt, ahol a terület sajátosságai összhangban vannak a módszer legfőbb sajátosságával, a már említett tényezők között fennálló linearitással. Ilyen területeknek az alábbiak ítélhetők:

• A takarmányadagok/ takarmánybázis/ tervezése

• Bizonyos szállítási feladatok optimalizálása

• A készletgazdálkodással és a termelés ütemezésével kapcsolatos feladatok megoldása.

1.1. Takarmányadag összeállítása tejtermelő tehenészetbenFELADAT: A tehenek részére olyan napi takarmányadag összeállítása lineáris programozással, amely kielégíti az állat szükségletét, és költsége minimális.

A módszer alkalmazása feltételezi az LP és a kapcsolódó takarmányozási ismereteket. Tudjuk, hogy az LP elemei az alábbiak:

Változók: A figyelembe vett termékek, termék-előállítási tevékenységek, technológiai változatok, vagy egyéb számszerűsíthető tényezők egységnyi mennyiségét jelentik. A változók jelölése az alábbiak szerint történik:

X1 X2 X3 Xn

Erőforrások (kapacitásvektorok): A változók különböző igényeket támasztanak az egyes erőforrások (matematikai kifejezéssel élve: kapacitásvektorok) iránt. A kapacitásvektorok tehát ezen erőforrások kapacitását, valamint különböző szakmai kívánalmakat kifejező számszerűsített értékeket jelölnek. Jelölésük az alábbiak szerint történik:


A taktikai és operatív szinten alkalmazható módszerek és

eljárásokb1 b2 b3 bm

Technikai koefficiensek: Mint együtthatók, egyrészt kifejezik az egyes változók fajlagos igényét adott erőforrással (kapacitásvektorral) szemben, másrészt olyan számszerűsített értékek, amelyek különböző szakmai kívánalmakat számszerűsített formában fejeznek ki. A szakmai kívánalmak vonatkozhatnak az egyes változókra, a változók meghatározott csoportjára, különböző szakmai összefüggésekre stb. Jelölésük az alábbi:

a1 a2 a3 anm

Célfüggvény koefficiensek: A programozás célja és az egyes változók közötti kapcsolatot számszerűsítik. Jelölésük:

C1 C2 C3 Cn

Célfüggvény: A programozás célját tartalmazza matematikai összefüggés formájában. Mivel optimalizáló módszerről van szó, szélső értéket kell, hogy felvegyen (maximum vagy minimum). Az elmondottak kifejezése matematikai formában az alábbiak szerint történik:

Korlátozó mérlegfeltételek: A mérlegfeltételek az egyes változókra, a változók és erőforrások közötti mennyiségi viszonyokra, a különböző szakmai szempontok érvényesítésének kifejezésére szolgáló kritériumok megfogalmazását biztosítják. A mérlegfeltételek az alábbiak lehetnek:

Egyenlő =

Egyenlő vagy nagyobb ≥

Egyenlő vagy kisebb ≤

Nem negativitás feltétele: mivel a változók mennyiséget jelölnek, azok értéke ≥ 0 kell, hogy legyen.

Mátrix (induló programtáblázat): Az előzőekben ismertetett elemek és az azokra vonatkozó feltételrendszerek összessége.

A lineáris programozási eljárás lépései az alábbiak szerint foglalható össze:

1. A programozás céljának meghatározása.

2. A változók meghatározása.

3. Technikai koefficiensek számszerűsítése

4. Célfüggvény-koefficiensek kiszámítása.

5. A korlátozó mérlegfeltételek meghatározása.

6. A modell (mátrix) induló programtáblázatának összeállítása.

7. A modell számítógépes futtatása (adatrögzítés, futtatás).

8. Az optimális megoldás értékelése, ha szükséges újabb futtatás.

9. A terv végleges kimunkálása.

A takarmányadag tervezése/takarmányszükséglet:

A tejtermelő tehén; 650 kg élőtömegű, 20 kg tej a napi termelés. A tejre vonatkozó értékek; 3,8% tejzsír, 3,3% tejfehérje. A takarmányadagnak fedeznie kell az állat igényét. Az állat igénye az alábbiak szerint alakul:

Létfenntartó szükséglet



eljárásokSzárazanyag minimum (az állat tömegének 2%-a): 13 kg/napMF (Metabolizálható fehérje) 439 gNE( laktációs nettó energia) 45,2 MJTej termelésének szükséglete

MF (Metabolizálható fehérje) 51 g MF/literNE( laktációs nettó energia) 3 MJ NEl /literÖsszes szükséglet MFE(439+20*51) 1459 g MFENEl (45,2+20*3) 105,2 MJ, NEl

További követelmények az adaggal szembenAz adag szárazanyagának 17-20%-ával legyen egyenlő az adag nyersrost tartalmaA takarmányadagban az MFN mennyisége legalább 100 g-mal haladja meg az MFE mennyiségétAz állat Ca és P szükségletét az adag összetétele alapján – ha szükséges – kiegészítéssel biztosítjuk (ásványi anyag premix)

A rendelkezésre álló takarmányok és azok beltartalmának értékeit az 11. táblázat tartalmazza. A táblázat fajlagosai – a szárazanyagra vonatkozó fajlagosak alapján - átszámításra kerültek egységnyi takarmányra. A megadott információk alapján össze kell állítani az LP modelljét (/induló programtáblázatát) Ehhez kövessük nyomon az LP alkalmazásának lépéseit és azonosítsuk a modell matematikai elemeinek tartalmát a megoldandó feladattal.

1. A programozás céljának meghatározása

A cél olyan takarmányadag összeállítása, amely kielégíti a szakmai követelményeket, de a lehető legolcsóbb. Tehát, a napi takarmányadag költsége legyen minimális. Ebben az esetben ez jelenti a szélsőértéket, azaz a minimumot.

11. táblázat. Egy kg takarmány fajlagos értékei

2. A változók meghatározása.

A változók egyik csoportja tehát – a fogalom értelmezése alapján – a rendelkezésre álló takarmányféleségek egységnyi mennyiségei lesznek. Ennek megfelelően:



eljárások

A szakmai követelmények biztosítása azonban további úgynevezett technikai jellegű változók alkalmazását is igényli. Az adaggal szemben fontos szakmai követelmény hogy az adag MFN és MFE tartalmának különbsége legalább 100 g legyen. Tehát ezeket a követelményeket az adag szintjén kell biztosítani. Ennek a követelménynek a biztosítása csak a technikai jellegű változók alkalmazásával érhető el. Alkalmazni kell tehát olyan változókat, amelyek az adag MFE és MFN tartalmát összegyűjtik egy-egy önálló változóba. A szakmai követelményt erre a két változóra már könnyedén meg tudjuk fogalmazni. Ugyanezen indokok alapján került sor a nyersrost és a szárazanyag tartalmat összegyűjtő technikai jellegű változók alkalmazására is a modellben. A leírtak alapján tehát az alábbi technikai jellegű változók alkalmazására lesz szükség:

3. A technikai koefficiensek számszerűsítése

A technikai koefficiensek rendelkezésre állnak, az 11. táblázatban szerepelnek.

4. Célfüggvény-koefficiensek kiszámítása.

A célfüggvény koefficiensek a takarmányféleségek beszerzési árai, illetve a takarmányok önköltsége. Ez annak függvénye, hogy a takarmányok saját termelésből biztosíthatók, vagy azokat vásárolni kell. A kukorica szilázs kivételével valamennyi takarmányt vásároljuk. Az abrakféleségek árai a keveréktakarmányt szállító keverőüzem árkalkulációja alapján kerültek meghatározásra.

5. A korlátozó mérlegfeltételek meghatározása

A korlátozó mérlegfeltételek matematikai megfelelője az egyenletek és egyenlőtlenségek (egyenlő: = ; egyenlő vagy nagyobb ,≥ és egyenlő vagy kisebb ≤). Ezen feltételekkel, az adaggal szemben támasztott valamennyi szakmai követelmény leírható.

Az adaggal szemben, az egyes takarmányféleségekkel szemben megfogalmazott követelmények az alábbiak

Az adag szárazanyag tartalma legalább 13 kg legyenAz adag fedezze az MFE, MFN, NEl, szükségletet, ennél lehet nagyobb Az MFE legalább 100 g-mal haladja meg az NFE mennyiségétAz adag nyersrost tartalma az adag száranyagának legalább 17%-a legyen

6. A modell (mátrix) induló programtáblázatának összeállítása

A feladat összefüggésrendszerének matematikai megfogalmazását jelenti. Az összeállított lineáris programozási modell a 12. táblázatban található. A modellben szereplő feltételek szakmai tartalma az alábbiakban összegezhető.



eljárások1. feltétel: Azt a kívánalmat fejezi ki, hogy az adag szárazanyag tartalma legalább 13 kg legyen.

2. feltétel: Azt biztosítja, hogy az adag MFE tartalma legalább 1459 g kell, hogy legyen.

3. feltétel: Az adag MFE mennyiségének technikai jellegű, gyűjtő változója. Értéke az adag MFE tartalmával azonos kell, hogy legyen.

4-5. feltétel: A 2. és 3. feltétellel azonos, de az adag MFN tartalmára vonatkozik.

6. feltétel: Azt a fontos szakmai kívánalmat biztosítja, hogy az adag MFN tartalma legalább 100 g-mal legyen több, mint az MFE tartalma. Látható, hogy e követelmény biztosítása csak a gyűjtő változók segítségével oldható meg.

7. feltétel: Az adag minimális NEl szükségletét írja elő. Biztosítja, hogy az adag NEl tartalma legalább 105,2 MJ kell, hogy legyen, de ennél több is lehet. Mivel a célfüggvény szélső értéke minimum, az ilyen követelmények esetében nem kell felső korlátot is előírni. Ugyanis az alsó korlátot kielégítő mennyiségeknél több takarmány bevonása növelné a célfüggvény tartalmát.

8-19. feltétel: Az egyes takarmányféleségekre vonatkozóan tartalmazzák a kívánalmakat. Belátható, hogy mivel valamennyi takarmányra szerepel alsó korlát, minden egyes takarmány, legalább az alsó mennyiséggel be kell, hogy kerüljön a takarmányadagba.

20-21. feltétel: A szárazanyag és a nyersrost gyűjtő változói. Alkalmazásuk szakmai indoka a már említett gyűjtő változókéval.

22. feltétel: Az adag minimális nyersrost tartalmára vonatkozó követelményt fejezi ki.

7. A modell számítógépes futtatása (adatrögzítés, futtatás)

A modell a NOSCA Linear Programing Package –vel került lefuttatásra.

8. Az optimális megoldás értékelése, ha szükséges újabb futtatás

Az előzőekben említett program, ha van optimális megoldás, az alábbiakra vonatkozó információkat adja meg (13. táblázat):

• az optimális megoldásba bekerült változók értékét,

• a célfüggvény értékét,

• az optimális megoldásba be nem került változókra vonatkozó információkat,

• a kapacitásvektorok értékétől történő eltéréseket,

• az „árnyékárakat”, azaz a duális megoldást.

Az adag optimális összetételét a változókra kapott értékek jelentik. A napi takarmányadag költsége tehát 679,5 Ft. Az egyes takarmányféleségekre vonatkozó intervallumértékek hasznos információt adnak arra vonatkozóan, hogy az adagba bekerült változó árai milyen intervallumban mozoghatnának, anélkül, hogy az adag összetétele változna.

A kimaradt változókra vonatkozó információk azért hiányoznak, mert valamennyi változó bekerült az optimális megoldásba. Ha lenne olyan változó, amelyik nem szerepel az optimális megoldásban, akkor megkapjuk az optimális megoldás eredményeként, hogy milyen érték esetén vonná be a program a változót.

A szélsőértéken teljesült feltételekre kapott információknak nagyon fontos eleme az árnyékár. Árnyékár csak azon feltételek esetében szerepel, ahol a kapacitáskorláttól történő eltérés nulla. Az árnyékárak arra adnak választ, hogyan változna meg a célfüggvény értéke az optimális megoldáshoz viszonyítva, ha az adott változó vagy kapacitásvektor értéke egységnyivel változna, nőne, vagy csökkenne. Az adott árnyékár értelmezéséhez ismerni kell annak a feltételnek a tartalmát, amelynél az árnyékár szerepel. Értelmezzük az elmondottakat egy példán keresztül. A 9. feltétel alapján a kukorica szilázs maximális mennyisége 22 kg lehetne az adagban. Az optimális megoldásban 22 kg-mal szerepel, tehát az előírt felső korlát és az optimális megoldásban szereplő érték különbsége nulla. Erre árnyékárat kaptunk, ennek értéke 8,714 Ft/kg. Tehát ha a



eljárásokkukorica szilázs mennyiségét egységnyivel, azaz 1 kg-mal növelni lehetne, akkor a célfüggvény értéke 8,714 Ft-tal lenne kevesebb. Ez a hatás 21,611-23,556 kg intervallumban igaz. A döntéshozó számára tehát az árnyékárak ismerete fontos információval bír. Ráirányítja a figyelmet azokra a szűk keresztmetszetet jelentő erőforrásokra, amelyek bővítése indokolt lehet.

A nem szélsőértéken teljesült feltételekre vonatkozó információk a megoldás eredményei és a kapacitásvektor értékek közötti eltéréseket mutatják.

9. A terv végleges kimunkálása

Ha a megoldás megfelel a döntéshozók számára, ezután következik annak felhasználása a tervezési munkában. Jelen esetben ez a tehénállomány takarmányszükségletének megtervezését jelentené.

12. táblázat. A takarmányadag lineáris programozási modellje

13. táblázat. A lineáris programozási feladat megoldása

A célfüggvény értéke (Ft/tak.adag): 679,5



eljárások

1.2. Egy takarmánykeverő üzem áruterméke kiszállításának optimalizálásaAz LP módszere alkalmazásának másik fontos területe lehet, a szállítási feladatok optimalizálása. Az e területen jelentkező feladatok megoldása a Honnan? Hova? Mekkora tömeget? szállítsunk kérdésekre adott válaszok kidolgozását jelentik. E kérdésekre a módszer optimális megoldást ad; olyan elosztást, útvonalat, amely mellett a szállítás költsége minimális lesz, kielégítve a megfogalmazott követelményeket. A szállítási feladat megoldására – ebben az esetben – használjuk a Microsoft Office Excel program Solver-jét.

FELADAT:

A takarmánykeverő üzem megkezdte termelését. Folyamatos üzemeléssel működik. A legyártott termékeket három raktárbázisra szállítják. Az egyes raktárak és azok kapacitása az alábbiak szerint alakul:



eljárások

A vásárlók igénye (tonna) és az egyes települések raktárbázistól való távolsága (km) a 14. táblázatban található.

14. táblázat: A vásárlók igénye és a szállítási távolságok alakulása

A szállítás költsége 135 Ft/tkm (tonnakilométer). A cél, az igények teljes kielégítése úgy, hogy a szállítási költség minimális legyen. Az optimális megoldáshoz használjuk a már említett szoftvert.

MEGOLDÁS:

A szoftver használata nagyon felhasználó barát. Alkalmazása tanári irányítás mellett történik, a feladatot óra keretében oldjuk meg. A feladat megoldásához szükséges információk a 15. és 16. táblázatban találhatók. A megoldás eredményét a 17. táblázat tartalmazza.

15. táblázat. A feladatra vonatkozó adatok (Excel munkalap



eljárások

16. táblázat. A feladat leírása (Solver paraméterek)

A cellamegnevezése azonosítása tartalma

Célcella B19 A szállítási költség minimális legyen

Módosuló cellák C3:G5 Az egyes raktárakból a vevő telephelyére szállítandó mennyiségek

Korlátozó feltételek B3:B5<=B11:B13 Az összes elszállított mennyiség nem lehet több, mint a raktárkészlet

C3:G5>0 Nemnegatívitás feltétele (A változók értéke csak nulla, vagy pozitív szám lehet)

C7:G7>=C9:G9 Az összes igény nem lehet több, mint a rendelkezésre álló raktárkészlet

17. táblázat. Az optimális megoldás eredménye



eljárások

GYAKORLÓ FELADAT:

Írja fel ugyanezen feladatra vonatkozóan az LP modell induló programtáblázatát és adja meg a választ az alábbi kérdésekre:

1. Milyen feltétel mellett kerülne sor arra, hogy az R1 raktárból szállítsunk a T2 és T4 telephelyre.

2. Milyen szállítási távolság mellett kerülne sor arra, hogy az R3 raktárból szolgáljuk ki a T3 igényét? Állítását indokolja is!?

A modell induló programtáblázata, a kérdésekre adandó válaszok a mellékletben megtalálhatók. (Csak akkor nézze meg a megoldást, ha nem boldogul a feladattal!)

1.3. A termelés ütemezése, a késztermékkészlet optimalizálásaA gyakorlatban gyakran előfordul, hogy a tervezés időszakában csak bizonyos valószínűséggel tudjuk tervezni a termelés kibocsátását. Az is előfordulhat, hogy év közben szembesülünk azzal, hogy egy új vevő jelentkezik és jelentős igénnyel lép fel az adott termék iránt. Az új vevő igényének kielégítése komoly feladatot jelenthet a készletezés és a termelés ütemezése területén egyaránt. Egy ilyen esetet fogalmaz meg az alábbi feladat is.

FELADAT: Fogadjuk el a fentiekben közölt információkat, és oldjuk meg a kapcsolódó döntési helyzetet. Tervezzük meg a termelés ütemezését úgy, hogy a jelentkező valamennyi igényt hiánytalanul kielégítjük, de a gyártás és raktározás összes költsége minimális legyen.

Tételezzük fel, hogy az „A” termékből negyedévenként az alábbi igényeket kell kielégíteni;

I. negyedév: 650 db

II. negyedév: 520 db

III. negyedév: 450 db

IV. negyedév: 1100 db

Az egyes időszakok (periódusok) gyártási kapacitása nyolc órás műszakban 560 db termék, a gyártás összes költsége 3248 ezer Ft. Az 560 db–on felüli termelés esetén egy db termék termelési költsége 8700 Ft-ba kerül. A



eljárásoktúlórában történő gyártás kapacitása 420 db termék/negyedév. A késztermékek raktározási költsége 580 Ft/db/negyedév. A feladat megoldásához használhatjuk a lineáris programozás módszerét. A megoldást közöljük, de próbálja önállóan megoldani a feladatot. Ha elakadt, csak akkor nyúljon a közölt megoldáshoz.

MEGOLDÁS

A megoldást a már ismert programozási eljárás lépései szerint ismertetjük.

1. A programozás célja: Az igények kielégítése mellett a gyártás és raktározás összes költségének a minimalizálása, (a szélsőérték meghatározása).

2. A változók meghatározása: A modell változóinak meghatározásánál körültekintően kell eljárni. Az igény és a kapacitások ismeretében látható, hogy a rendelkezésre álló kapacitások és igények között eltérések vannak. Az I. negyedév igénye 650 db, 90 db-bal (650-560) több mint az elméleti kapacitás, ami mint tudjuk 560 db. A II. és III. negyedév igénye alatta marad az elméleti kapacitásnak, tehát kapacitásfelesleg van e negyedévekben. A IV. negyedév igénye 1010 db, 950 db-bal haladja meg a kapacitást. Mivel a túlórában történő gyártás kapacitása 420 db/negyedév, az igény még a negyedév túlórában végzett termelésével sem fedezhető. Mivel termékről van szó, és az készletezhető, a kapacitás és az igény összhangját csak készletezéssel lehet biztosítani. Mindez azt jelenti, hogy abban a negyedévben, amikor szabad kapacitás van, többet termelünk az igénynél, és azt készletezzük, vállalva a készletezésből eredő többletköltséget. Hogy melyik negyedévben történjen ez, azt nem tudjuk, ezt várjuk az optimális megoldástól. Az elmondottak alapján a változókat úgy kell meghatározni, hogy az elméletileg lehetséges esetek, kombinációk megfogalmazásra kerüljenek. Azaz mivel ezekre a lehetséges esetekre keressük a választ, ezek lesznek a lineáris programozási modell változói. Az elmondottaknak megfelelően a lineáris programozási modell változói az alábbiak lesznek:

X1 = Az I. negyedév kapacitása, 560 db

X2 = Az I. negyedév túlórában való gyártásának kapacitása 420 db

X3 = A II. negyedév kapacitása, 560 db

X4 = A II. negyedév túlórában való gyártásának kapacitása 420 db

X5 = A III. negyedév kapacitása, 560 db

X6 = A III. negyedév túlórában való gyártásának kapacitása 420 db

X7 = A IV. negyedév kapacitása, 560 db

X8 = A IV. negyedév túlórában való gyártásának kapacitása 420 db

X9 = A II. negyedév szabad kapacitása, db (mint lehetséges kapacitás, a III. negyedévre)

X10 = A II. negyedév túlórában való gyártásának szabad kapacitása, db (mint lehetséges kapacitás, a III. negyedévre)

X11 = A II. negyedév szabad kapacitása, db (mint lehetséges kapacitás, a IV. negyedévre)

X12 = A II. negyedév túlórában való gyártásának szabad kapacitása db (mint lehetséges kapacitás, a IV. negyedévre)

X13 = A III. negyedév szabad kapacitása a IV. negyedévre db

X14 = A III. negyedév túlórában való gyártásának szabad kapacitása a IV. negyedévre, db

3. A technikai koefficiensek kiszámítása. A technikai koefficiensek értelmezése alapján az egyes változók kapacitásai és a modell összeállításához szükséges együtthatók lesznek. (Lásd. A lineáris programozási modellt.)

4. A célfüggvény koefficiensek számszerűsítése. Ezek a koefficiensek teremtik meg a kapcsolatot a programozás célja és a változók között. Tudjuk, hogy a programozás célja a gyártási és raktározási költségek összegének minimalizálása. Az egyes változók célfüggvény koefficienseinek tehát ezt kell kifejezni. A költségekre vonatkozóan vannak információnk. A kérdés csak az, hogy azok alkalmazhatók-e. Természetesen igen, de mivel meghatároztuk a változókat, tudjuk, hogy azok mit takarnak, ezért a megadott költségek alapján



eljárásokkell a célfüggvény koefficienseket meghatározni, azaz számszerűsíteni. Az ismert információk alapján az egyes változók célfüggvény-koefficiense tehát az alábbiak szerint számszerűsíthető:

X1 = 3248 E Ft. /Az 560 db gyártási költsége /

X2 = 3654 E Ft / 420 db * 8700 Ft/db/

X3 = 3248 E Ft

X4 = 3654 E Ft

X5 = 3248 E Ft

X6 = 3654 E Ft

X7 = 3248 E Ft

X8 = 3654 E Ft

X9 = 6380 Ft/db.(Mert egy termék gyártási költsége 3248:560=5800 Ft. A raktározás költsége egy negyedévre 580 Ft, tehát 5800+580= 6380 Ft/db) kapacitás)

X10 = 9280 Ft/db (A túlórában gyártott termék önköltsége 8700 Ft/db, a raktározás költsége nem változik, 580 Ft/db, tehát 8700 + 580 = 9280 Ft/db)

X11 = 6960 Ft/db ( A raktározás költsége két negyedévre szól, tehát 5800 + 580 +580 = 6960, vagy 6380 + 580 = 6960 Ft/db)

X12 = 9860 Ft/db (Mivel 9280 + 580 = 9860 Ft/db)A II.. negyedév

X13 = 6380 Ft/db

X14 = 9280 Ft/db

10. A korlátozó mérlegfeltételek és az induló programtáblázat összeállítása. Az induló programtáblázat a megoldandó feladat kötelező szakmai összefüggésrendszerének matematikai megfogalmazását jelenti. Az összeállított lineáris programozási modellt a 18. táblázat tartalmazza.

Az 1-8. feltételek azt a tényt rögzítik, hogy a kapcsolódó változók értéke maximum 1, vagy annál kisebb szám lehet. Mivel e változók az adott kapacitással kerültek be, logikus kell, hogy legyen: értékük nem lehet más.

A 9-12. feltételek az igényekre vonatkozó számszaki egyezőséget biztosítják. Érthető, hogy az egyes negyedévek igényeit, az adott negyedévben rendelkezésre álló kapacitások, illetve ha kapacitás felesleg van, akkor azokat arra a negyedévre kell átcsoportosítani, ahol az igény meghaladja a rendelkezésre álló kapacitást. Ezért szerepel a 12. feltételben a IV. negyedév kapacitása mellett az egyes időszakok fölösleges kapacitásának átcsoportosítása a negyedik negyedévre. Az X9 és az X14 változók tehát ilyen kapacitást átcsoportosító változóknak tekinthetők. Mivel e változók mértékegysége db, ezt a matematikai összefüggések miatt jelölni kell. Hogy jobban megértsük az elmondottakat, írjuk fel a 12. feltételt matematikai egyenlet formájában is:

560X7 + 420X8 + X9 + X10 + X11 + X12 + X13 + X14 = 1010

Vegyük észre, hogy a fenti egyenletben X9 ; X10 ; X11 ; X12 ; X13 ; X14 változók együtthatója egy, csak azt egyenletek felírásánál nem írjuk ki. Az induló programtáblázatban viszont azonosítani kell, hogy az adott feltételrendszer biztosításában mely változókra vonatkozóan fogalmazunk meg korlátokat. Ezt a követelményt elégíti ki az 1 együttható kiírása.

A 13-16 feltételek az egyes negyedévek szabad kapacitását csoportosítják át a IV. negyedévre, de csak annyit amennyi szükséges. Ezért a feltétel „ ≥ ” tehát megengedő, de a negyedév kapacitását nem haladhatja meg az igény és az átcsoportosított termék együttes összege.

A 17-18. feltételek azt a szakmai kívánalmat fogalmazzák meg, hogy a II. negyedévben termelt termékek (amit a szabad kapacitás tesz lehetővé) egyenlők kell, hogy legyenek a IV. negyedévre átvitt, készletezett termékek mennyiségével, mivel ezen termékek mennyisége nem változhat. Csak arról van szó, hogy ezeket a termékeket



eljárásokraktározni kell. (Matematikailag ezen változók tetszőleges értékeket is felvehetnének, ez azonban nem lehetséges).

A célfüggvény azt a kívánalmat fogalmazza meg, hogy a változók és a hozzájuk rendelt költségek szorzatösszege MINIMÁLIS legyen.

A feladat számítógépes megoldásának eredményét a szakmai szempontoknak alárendelten a 19. táblázat tartalmazza. A megoldás megadja tehát az egyes változók értékét. Ez a megoldás az optimális, azaz az összes költség itt a legkisebb.

18. táblázat. A lineáris programozás induló programtáblázata

19. táblázat. Az optimális megoldás eredménye

Célfüggvény értéke: 207 959 eFt

Önálló feladat: A megadott optimális megoldás (19. táblázat) alapján számszerűsítse a termelés ütemezését, szövegesen is értelmezze a kapott értékeket és végezzen ellenőrzést a gyártás és igény kielégítésére vonatkozóan. Használja az alábbi munkatáblázatokat:

1. Munkatáblázat:



eljárások

2. Munkatáblázat: A megoldás szöveges értelmezése.

A III. negyedévben termelünk: alapműszakban: 450 db-ot (Igény: 450 db) + alapműszakban: 30 db-ot (ezt raktározzuk) A IV. negyedévben termelünk alapműszakban: 560 db-ot Túlórában: 420 db-ot Összesen: 980 db-ot + Raktárkészlet: 30 db MINDÖSSZESEN: 1010 db (Igény: 1010 db)

2. A termelési és költségfüggvények alkalmazása2.1. A kapcsolódó termelés elméleti kérdésekA profit maximalizálás elérése nem nélkülözheti azoknak az alapvető ökonómiai összefüggéseknek az ismeretét, amelyek a termelés-elmélet címszó alatt foglalhatunk össze. Közgazdaságtani tanulmányaik során is érintették a kapcsolódó kérdéseket. A tárgy ismeretanyagában részben felelevenítjük a már tanult ismeretanyagot, részben pedig gyakorlati példákkal is alátámasztjuk azokat, és kitérünk gyakorlati alkalmazásuk lehetőségeire is. Fontosnak tartjuk hangsúlyozni, hogy a tárgyalt elméleti összefüggések a gyakorlatban soha nem jelentkeznek olyan tisztán, ahogy ezt - a megértés érdekében tett egyszerűsítések és feltételezések keretei között – látjuk, de ez nem azt jelenti, hogy az elméleti összefüggések nem érvényesülnek.

FELADAT: Azt kell eldönteni, hogy után termesztett, vagy elit vetőmagot vessünk. Az egy hektárra vetített vetőmagköltség különbsége – ennyivel drágább az elit vetőmag – legyen 4500 Ft. Milyen összefüggést kell ismerni ahhoz, hogy az elit vetőmag alkalmazása mellett döntsünk. /A kérdésre akkor adjuk meg a választ, ha a kapcsolódó ismeretanyagot áttekintettük/.

Az összefüggések tárgyalásához a termelési- és költségfüggvényeket vesszük alapul. A hallgatók tanulmányaik során találkoztak már olyan fogalmakkal, mint például; hatékonyság, jövedelmezőség, profit maximum, fedezeti pont, stb. A különböző mutatószámok értelmezésénél utalás történt arra is , hogy azok között ok-okozati összefüggések állnak fenn. Az ok-okozati összefüggések feltárása nem nélkülözheti a kapcsolódó termeléselméleti kérdések ismeretét sem. A hatékonysági mutatók közötti összefüggések feltárására illetve



eljárásokjellemzésére a termelési függvények alkalmazhatók. A termelési függvények olyan matematikai modellek, amelyek számszerűsítik, hogy egy adott termék mennyisége és az előállításához felhasznált ráfordítások mennyisége között milyen összefüggés áll fenn. E függvények képezik alapját a költség és értékfüggvényeknek is. A termelési függvények leírhatók táblázatban, geometriailag ábrázolhatók és a matematikai képletekkel számszerűsíthetők. Segítségükkel vizsgálhatók a ráfordítás-hozam viszonyok. Lehetnek egy és többváltozós termelési függvények. A függvényekben az egy vagy több ráfordítás vizsgálata estén a többi ráfordítást változatlannak tekintjük. Az összefüggések tárgyalásához vegyük alapul a 5. ábrán látható termelési függvényt. A függvény, lefutása alapján egy harmadfokú parabola. Ez fejezi ki legjobban, a mezőgazdaságban – elméleti megközelítésben – a ráfordítás hozam viszonyokat. A függvény lefutását, az egyes szakaszok határait a hatékonysági mutatók magyarázzák meg számunkra. A függvény lefutása alapján négy szakasz különíthető el az átlagos, a pótlólagos és a határ vagy marginális hatékonyság alakulását alapul véve.

Átlaghatékonyság (AH): Adott ráfordítási szinten az összes hozam és az összes ráfordítás hányadosa:

ahol H: Az összes hozam (output, kg, tonna, stb.) az „y” tengelyen felvéve

R: Az összes ráfordítás (input, kg, óra, stb.), az „X” tengelyen felvéve

Az átlaghatékonyság tehát az egységnyi ráfordításra jutó hozam mennyiségét számszerűsíti

Pótlólagos hatékonyság: Az egységnyi pótlólagos ráfordításra jutó pótlólagos hozam mennyiségét mutatja.

∆H: A pótlólagos hozam mennyisége

∆R: A pótlólagos ráfordítás mennyisége

Marginális vagy határhatékonyság ( MH): A pótlólagos hatékonyság azon esete, amikor a minden határon túl tart a nullához. Ez a hatékonyság tehát adott ráfordítási színvonalon azt mutatja, hogy mekkora lesz a hozam növekedése, ha végtelenül kicsi pótlólagos ráfordítást realizálunk. Végső soron a hozam növekedésének sebességét méri. Ennek meghatározása csak matematikai úton lehetséges, függvénye a termelési függvény első deriváltja.

Tehát, ha a hozam függvény általános alakja

H= f(R)

akkor

Az értelmezett hatékonysági mutatók alapján tudjuk a termelés tartományait elkülöníteni. A termelés I. szakasza a marginális hatékonyság maximumáig tart. Ebben a szakaszban valamennyi hatékonyság és az összes hozam is nő. A II. szakasznak ott van vége, ahol a marginális hatékonyság és az átlaghatékonyság egyenlő egymással, tehát a kettő görbe metszi egymást. A III. szakasz a hozam maximumáig tart. Ebben a szakaszban az átlaghatékonyság csökken, a marginális hatékonyság értéke nulla. A hozam maximuma azon ráfordítási szint mellett következik be, ahol a marginális hatékonyság értéke nulla. Ennek pontos meghatározása az ismert matematikai összefüggést felhasználva történhet. Nevezetesen, a termelési függvény első deriváltját nullával tesszük egyenlővé és az egyenletet X-re megoldjuk.



eljárások

5. ábra: A mezőgazdasági termelés termelési függvénye Forrás: Szakály (2010)

A termelési függvény alkalmazásával sokat léptünk előre a termelés racionális tartományának behatárolása érdekében. A feltárt összefüggések alapján belátható, hogy az optimális termelési tartományt a III. szakasz jelenti. A profit maximumát adó ráfordítási színvonal meghatározásához a költségfüggvények alkalmazására és értelmezésére van szükségünk. A költségfüggvények struktúráját és a fennálló összefüggéseket az 6. ábra szemlélteti. A költségfüggvény alkalmazása esetén a hozam vagy üzemméret függvényében vizsgáljuk a költségek, a termelési érték és a jövedelem alakulását. Az elmondottaknak megfelelően adódik, hogy

TK= f(H)illetve TK = f(M)

ahol

TK: termelési költség

H: hozam

M: termelési méret

Mivel adott ráfordítás és hozam árral számolunk, a költségfüggvények alakulását alapvetően az adott ráfordítás hatékonysága határozza meg. Ezért, a költségfüggvények a termelési függvényekből származtathatók. A költségfüggvények alkalmazása végső soron arra a döntési problémára ad választ, hogy meghatározzuk azt a minimális hozamszintet, vagy ágazati méretet, amely a költségek fedezetét biztosítja. Ennek ismerete tehát választ ad arra, hogy érdemes-e az adott tevékenységbe belekezdeni, továbbá lehetőséget ad arra is, hogy behatároljuk a maximális jövedelmet adó hozamszintet, termelési méretet.

Ha ismert a termelési függvény matematikai alakja, és a ráfordítás valamint a hozam ára, akkor meghatározható a maximális jövedelmet adó ráfordítási színvonal. A fentiekben értelmezett jelöléseket alapul véve, továbbá legyen

pH = A hozam egységára

pR = A ráfordítás egységára



eljárások

akkor felírható azaz összefüggés, amelyből a maximális profitot adó ráfordítási színvonal meghatározható. Tehát

Ŷ*pH-pR =0

ebből adódik, hogy

Ŷ*pH=pR

Az összefüggés tartalma; a marginális hozam értéke (MTÉ) egyenlő a ráfordítás egységárával, azaz a marginális termelési költséggel (MTK), tehát e ráfordítási színvonalon a marginális jövedelem (MJ). nulla A jövedelem maximuma – értelemszerűen - egybeesik a fedezeti hozzájárulás (FH) maximumával. Ugyanis ha a változó költség összege

TKV = R * pR

és

TÉ = H * pH

akkor adódik, hogy

FH = (H * pH) − (R * pR)

A termelési költség az árbevétellel összehasonlítva mutatja a vállalat egészének jövedelem- (profit-) termelő képességét. A (termelt) realizált profit és a tőkebefektetés aránya pedig a vállalat jövedelmezőségét méri és mutatja, aminek kifejezője a profitráta:



eljárások

6. ábra. A költségfüggvény és nevezetes pontjai Forrás: Szakály (2010)



eljárások

ahol

π = profit

K = az összes előlegezett tőkebefektetés, vagy költség

Az átlagköltség az egységnyi termékre jutó összköltség hányada:

ahol

ÁTK= Átlagköltség /önköltség/

angolul

AC = átlagköltség (Average Cost)

Ez a mutató számítható az átlagos fix költség (ÁTKá ) angolul (AFC = Average Fixed Cost) és az átlagos változó költség (ÁTK v ) angolul AVC = (Average Variable Cost) szintjén is.

A határköltség az összköltség változásának az a nagysága, amely a termelés egységnyi változásának eredménye.

ahol

MTK= határköltség

angolul

MC = határköltség (Marginal Cost).

Az összes profit egyenlő az összköltség és az összes árbevétel különbségével. Képletben kifejezve:

T π=TÉ-TK

ahol

T π = teljes profit

TÉ = Termelési érték/árbevétel, angolul TR (Total Revelue)

Az átlagprofit pedig egy termékre (termékegységre) eső profitot jelent. Az összes profit és a termékmennyiség hányadosa:

Végül a határprofit az összprofit változásának (profitnövekménynek) azaz összege, amely a termelés egységnyi változásának az eredménye.



eljárásokA vállalat realizált profitja akkor maximális, amikor a határprofit 0, azaz a határbevétel egyenlő a határköltséggel. A vállalkozó addig kell, hogy fokozza termelését (kínálatát) - ha maximális profitot akar elérni -, amíg ez a találkozási pont be nem következik.

FELADAT MEGOLDÁSA:

A megismert összefüggések szükségesek ahhoz, hogy a feladatot meg tudjuk oldani. A nehézséget annak felismerése okozhatja, hogy a szöveges információ alapján tudjuk-e értelmezni azokat, felhasználva a tárgyalt ismereteket. Vegyük észre, hogy az elit vetőmag pótlólagos ráfordításként értelmezhető, amelynek pótlólagos költsége 4500 Ft. Tudjuk, hogy a profit maximuma ott van, ahol egy forint pótlólagos ráfordításra egy forint pótlólagos termelési érték jut, tehát a pótlólagos jövedelem nulla. Ha az elit vetőmag alkalmazása, annak többletköltségével megegyező termelési érték-növekedést eredményez, akkor jól döntünk.

2.2. Műtrágya adagok meghatározása termelési és költségfüggvényekkelA termelési és költségfüggvények alkalmazása a mezőgazdasági termelés területén nem lehet cél, csak eszköz. Eszköz ahhoz, hogy a kapcsolódó döntésekhez többlet információt kapjunk, hogy az elemzések eredményei alapján pozícionáljuk helyzetünket a termelés és a fontosabb ráfordítások hatékonyságának alakulását illetően.

FELADAT: A búza több éves műtrágyázási kísérleti eredményeit kell feldolgozni. Elemezni kell a kijuttatatott nitrogén hatóanyag és a búza hozamának alakulását. Számszerűsítsük a kritikus ráfordítási színvonalakat!

MEGOLDÁS:

1) A kísérletek hozamait ábrázoljuk koordináta rendszerben.

2) A pontok szórása alapján függvényt illesztünk.

3) A függvény segítségével becsüljük a különböző N hatóanyag mennyiséghez tartozó várható hozamokat

4) Az árak és költségek ismeretében elvégezzük a szükséges számításokat..

Az 1-2 pontokban leírtak eredményét az 7. ábra szemlélteti. A kapcsolatot a másodfokú parabola írja le legpontosabban.

A függvény típusa; másodfokú parabola

Ŷ= 1,2643 + 0,0584X -0,0002 X2

R2 = 0,7292

7.ábra A N műtrágyázás hatása a búza hozamára

A továbbiakban fogadjuk el az alábbi fajlagos értékeket. A fajlagos értékekkel számszerűsítsük a kritikus ráfordítási színvonalakat.



eljárásokA hozam ára: 50 EFt/t

A N hatóanyag ára: 280 Ft/kg

A búzatermesztés összes költsége / N műtrágya nélkül/: 140000 Ft/ha

A maximális hozamot adó ráfordítási színvonalat úgy tudjuk számszerűsíteni, ha a függvény első deriváltját egyenlővé tesszük nullával. Adódik tehát

0 = 0,0584 – 2 * 0,0002x

X = 146 kg/ha

A maximális jövedelemtömeget adó ráfordítási színvonal – a tárgyalt elméleti összefüggések alapján – a ráfordítás egységára egyenlő a marginális hozam értékével. Az eredményt adó matematika összefüggés

Ŷ*pH=pR

(0,0584 – 2 * 0,0002x)*60000= 300

3504 – 24X = 300

X = (3504-300)/24

X = 133,5 kg/ha

A megadott fajlagos értékek alapján számított eredmények a 20. táblázatban találhatók

20. táblázat. A búzatermesztés kritikus értékei

X: N hatóanyag

Y: Hozam

TE: Termelési érték

VK: Változó költség

FH: Fedezeti hozzájárulás

ÁK: Állandó költség

J: Jövedelem

A 20. táblázat adataiból látható, hogy a hozam és a jövedelemtömeg maximumának a 125-150 kg/ha tartományban kell lennie. (Ezt a matematika összefüggések felhasználásával bizonyítottuk, a táblázatban piros színnel jelölve.) A 21. táblázatban található számadatok is igazolják az elméleti összefüggéseket.

21. táblázat. A marginális hozam, annak értéke és költsége, valamint a marginális jövedelem alakulása



eljárások

ÖNÁLLÓ, BEADANDÓ FELADAT: A két táblázat adatait felhasználva készítsen szöveges értékelést a jövedelem, jövedelmezőség alakulásáról. Szöveges formában fogalmazza meg az elméleti összefüggések példára vonatkoztatott kritikus pontjait. Adja meg a választ - és azt indokolja is - az alábbi kérdésre: Az inputok és outputok áraránya romlik, milyen vállalkozói magatartást indukál ez a ráfordítások színvonala vonatkozásában és miért?

3. A készletgazdálkodás optimalizálásaTudjuk, hogy a készletgazdálkodás az anyagok felhasználásáig, illetve a termékek értékesítésig történő raktározás, tárolás és a kapcsolódó információs és irányítási folyamatokat foglalja magában. A vele szemben megfogalmazható követelmény: az optimális készletnagyság és a megfelelő készletszabályozási folyamatok biztosítása. E követelmények stratégiai jelentőségűeknek is tekinthetők. Gondoljunk egy iparszerű termelésre, arra, hogy a készletezésen keresztül a vállalat és környezete között milyen kapcsolatok – követelések és kötelezettségek – keletkeznek. Azt sem szabad elfelejtenünk, hogy mind az alapanyagok mind pedig a késztermékek, továbbá a félkész termékek és a befejezetlen termelés is, mint biztonsági készletszintek – a folyamatos termelés zavartalan lebonyolítása érdekében - a forgótőke állandó jelleggel jelenlévő állományértékeit adják, ezért tőkeként funkcionálnak. Állományértékük alakulása tehát jelentős hatással van a vállalat finanszírozási stratégiájára. A készletek, mondhatni stratégiai jelentősége miatt a velük való gazdálkodás megkülönböztetett szereppel bír. Fontos tehát ismerni azokat a módszereket, eljárásokat, amelyek alkalmazásával – az adott gazdálkodási feltételek keretei között – lehetőségünk van a készletekkel való gazdálkodás gazdasági terheinek optimalizálására. A továbbiakban tehát az operatív menedzsment azon módszereit, eljárásait tekintjük át, amelyek alkalmazása lehetővé teszi a készletekkel való gazdálkodás hatékonyságának javítását.

Az elmondottakból következik, hogy a folyamatos termelés vitelének egyik elengedhetetlen feltétele, - a termelési folyamatot, mint termék előállítási rendszert és az adott termék ellátási láncot alapul véve - a készletek megjelenése a forgóeszközök körforgásában. Természetesen ez nem jelenti azt, hogy a vertikum valamennyi szereplőjénél szükségszerű a készletek jelenléte. Jól példázza ezt a „Just in Time” termelési filozófia gyakorlati alkalmazása is, mely esetben az ellátási lánc szereplőinél csak a végtermék előállítójánál nem képződnek „alapanyag” készletek. Olyan termelési folyamatok is vannak, például a szolgáltatásokon belül a vendéglátás, ahol az alapanyagkészletek jelentik azt a puffert, amelyek nélkülözhetetlenek ahhoz, hogy a termelés sajátosságaiból eredő bizonytalansági tényezőket kiküszöböljük, mivel nem tudjuk megtervezni termék szinten, hogy a betérő vendég mit fog rendelni. Ezen túlmenően pl. az élelmiszerek eltarthatósági, a tárolási időre vonatkozó előírások felülírják és adott esetben ki is zárják az optimalizáláshoz használható ismert összefüggéseket. Lehetne még példákat hozni az ágazati illetve termelési folyamatok sajátosságaival



eljárásokmagyarázható raktározást érintő területekre, pl. a mezőgazdasági termelés szezonális jellege (szezonális termékek), ez utóbbiak más iparágaknál is előfordulnak. A készletek szerepe, funkciója, állományértékének alakulása, struktúrája stb. tehát függ

• a termelési folyamat sajátosságaitól,

• a kapcsolódó menedzsmentdöntésektől,

• és a készleteknek a termelési folyamatban betöltött szerepétől is.

3.1. A készletgazdálkodás fontosabb összefüggéseiLényegre törően elevenítsük fel a kapcsolódó ismeretanyagot. A készletezés folyamatát, annak elemeit a 6. ábrán követhetjük nyomon.

6. ábra: A készletezés folyamata

Megrendelés: A vevő által adott termék vagy szolgáltatás iránti közlés a termelő felé. Történhet; írásban, szóban, stb. Lehet eseti, vagy ismétlődő.

Beszállítás: A megrendelt árunak a vevő részére történő szállítása. (telephelyre, logisztikai központba, stb.

Átvétel: A beszállított áru mennyiség és minőség szerinti átvétele

Bevételezés: A beérkezett áru készletre vétele, főkönyvi számlákon való könyvelése.(A hatályos Számviteli törvény egyéb lehetőséget is biztosít.)

Tárolás: A beérkezett áruk raktározása. Jogszabályi előírásokat bizonyos anyagféleségeknél figyelembe kell venni, pl. veszélyes anyagok, különböző kemikáliák tárolása, élelmi alapanyagok tárolásánál a kapcsolódó jogi szabályozás, stb.).

Készletnyilvántartás: A készletekben bekövetkezett változások könyvelése a főkönyvi számlákon.

Kitárolás: Adott megrendelő igényének megfelelően a terméknek (árunak) az összerendezése.

Kivételezés: A belső felhasználásra kerülő áruk felvétele a raktárból.

Kiszállítás: Az áru eljuttatása a megrendelő részére.

Ahhoz, hogy a készletgazdálkodás hatékonyságát mérni, a készletgazdálkodási modelleket használni tudjuk, fontos ismerni a különböző készletszinteket, és az azok között fennálló kapcsolatokat, melyeket az 8. ábra szemléltet.

1. Biztonsági készlet (törzskészlet): az a készletmennyiség, ami alá a készletszint nem süllyedhet. Ez a készletmennyiség szolgál a készletellátás zavarainak elhárítására, az előre nem látható készletigény növekedésének biztosítására. Megállapítása történhet becsléssel, vagy számítással:

Napi felhasználás * Tapasztalat szerinti utánpótlási késedelem napjai

2. Jelzőkészlet: az a készletszint, melynek elérése esetén az utánpótlásról gondoskodni kell. Megállapítása:

(Napi felhasználás * Utánpótlási időtartam) + Törzskészlet



eljárások

8. ábra: A készletszabályozás alapösszefüggései

3. Folyókészlet: az anyagellátást két utánpótlási időpont között biztosító készletmennyiség:

Napi felhasználás * Utánpótlási időtartam

4. Maximális készlet a készlet maximális szintje

5. Átlagkészlet:

Vannak átfedések a fenti készletféleségekkel, ha a készleteket a termelési folyamatban betöltött szerepük alapján - a folyamatos termelés zavartalan lebonyolítása szempontjából – csoportosítjuk. Ezen ismérv alapján az alábbi készletcsoportokat lehet elkülöníteni:

• A biztonsági, vagy törzskészlet, azt a minimális készletszintet jelenti, amely alá a folyamatos termelés biztosítása érdekében nem csökkenhet a készlet annak érdekében, hogy készlethiány ne forduljon elő. Végső soron az alapanyag ellátás kockázatainak a kiküszöbölését biztosítja. Mivel állandó jelleggel le van kötve, tőkeként funkcionál, azaz a forgótőke eleme.

• A biztonsági készleten felül jelentkező készlet – mint idényszerűen jelentkező forgóeszköz - a folyamatos termelés igényéből eredeztethető, annak kielégítését szolgálja.

• A „szabad” készletállomány azt a készletmennyiséget jelenti, amely a rendelések ütemezésével és a rendelt mennyiséggel összefüggésben, a folyamatos termelés alapanyagigénye, és a biztonsági készletszint felett, az adott időegység (pl. az adott hónap végén) zárókészleteként jelenik meg.

• A maximális és jelző készletszint ebben a csoportosításban is megjelenik.

A fentiekben értelmezett készleteken kívül más szempont szerint is csoportosíthatjuk a készleteket, de ezekkel nem foglalkozunk, mivel nem szükségesek a tárgyalni kívánt módszerek megértéséhez.

A készletekkel való gazdálkodás hatékonyságának javítására több elvi lehetőség is kínálkozik.

Egyfelől csökkenthetjük azt az időt, amely idő alatt a beszerzett eszközökből eladott áru lesz, azaz gyorsíthatjuk a forgalmi és termelési folyamatot. Röviden: a készletek forgási sebességét növeljük. Másfelől csökkenthetjük a készletekben lekötött tőkerészt, illetve készletszintet a teljes forgalomhoz viszonyítva. Az előző esetben javítjuk az anyagigényességet, a másodikban relatív anyagmegtakarítást érünk el.

A készletek fontos mérőszáma egy adott időszak átlagos készletállománya. Az átlagos készletállomány számszerűsítéséhez kronologikus átlagkészletet kell számítani. A készletek forgási sebességét – ahogy ez már



eljárásokismert - kifejezhetjük a fordulatok számával és a forgási idővel.

A forgási idő: a készletek teljes körforgásához (egy körforgás: amennyi idő alatt a készletekre fordított pénzösszegből újra pénz lesz a késztermék eladása révén) szükséges napok száma.

A fordulatok száma: az adott időszakban hány teljes körforgásra kerül sor.

Mind a két mutatószám kétféleképpen számolható ki.

A forgási időt (napokban) megkaphatjuk:

• Az adott időszak átlagos készlet-állományát elosztjuk az egy napra eső forgalommal.

• Az időegység (negyedév, év) napjainak számát elosztjuk a fordulatok számával.

A fordulatok számát (dimenzió nélküli számként) megkapjuk:

• Az adott időszak forgalmát elosztjuk az időszak átlagos készlet-állományával.

• Az adott időszak napjainak számát elosztjuk egy körforgás napokban mért időtartamával (azaz a forgási idővel).

A készletgazdálkodás akkor javul, ha a fordulatok száma nő és a forgási idő csökken, és akkor romlik, ha a fordulatok száma csökken és a forgási idő nő.

Amennyiben a forgási idő vagy a fordulatok száma ismert, az átlagos forgóeszköz-állomány is meghatározható a forgalom és a forgási idő szorzataként, vagy a forgalom és a fordulatok számának hányadosaként.

Forgalom lehet: Anyagfelhasználás, árbevétel, értékesítés közvetlen költsége, ELÁBÉ

vagy

FELADAT: A készletekkel való gazdálkodás színvonalának vizsgálatához vegyük alapul a 22. táblázatban szereplő adatokat. Az adatok kettő dunántúli gyógyszállodára vonatkoznak. A készletgazdálkodás hatékonyságának mutatószámait a 23. táblázat tartalmazza. A táblázatban szereplő készletek az éves átlagos kronológikus készletszinttel azonosak. (Az elemzésnél, tervezésnél ELÁBÉ-ként kezeljük az élelmi alapanyagokat is.)

22. táblázat: A vizsgált szállodák étel és italforgalmának fontosabb fajlagos adatai



eljárások

Az ételforgalom vonatkozásában a két szálloda készletszintjei között jelentősnek mondható különbség nem mutatkozik, ugyanakkor a forgási napok számában több mint kétszeres különbség van az „A” szálloda javára, ami a 2,1 szer nagyobb forgalommal magyarázható. Az italforgalom esetében az „A” szálloda – gyakorlatilag azonosnak vehető hatékonysági mutatók mellett – az átlagos készletszintje 2,8 szerese, a forgalom 2,9 szerese a „B” szállodáénak. A két fő árucsoport esetében a mutatók egymásnak ellentmondani látszanak, mivel az ételek vonatkozásában gyakorlatilag azonosnak vehető készletszinttel mintegy 50%-kal kisebb forgási idővel kétszeres forgalmat lehetett realizálni. Az italforgalom vonatkozásában pedig gyakorlatilag azonos hatékonysági mutatók mellett 2,8 szeres készletszint kellett, a 2,9 szeres forgalom lebonyolításához. Az ellentmondás azonban csak látszólagos, mivel a forgótőkeként funkcionáló készletszintre – az elméleti modell összefüggései alapján – a forgalom nagysága, azonos termelési folyamatot, illetve étel és ital választékot feltételezve közvetlenül nincs hatással, ha a készletszintekre ható tényezők közül egyik sem jelent szűk keresztmetszetet, és ezek azonosak.

23. táblázat: A vizsgált szállodák étel-, és italforgalmának készletértékei, és a készletgazdálkodás hatékonysága

Az okok feltárására részletesebb elemzésre lenne szükség. Könnyen belátható, hogy az étel és ital választék, a készletezésre ható tényezők, a forgalom struktúrája, stb. lehetnek azok a tényezők, amelyek kölcsönhatásuk eredőjeként magyarázzák az eredményeket. Csak az „A” szállodára vonatkozóan rendelkeztünk részletesebb adatokkal az italforgalom struktúráját illetően. A forgási napok száma például a borok esetében 125,4 nap, a sörök forgási napjainak száma, 21,1 nap, az üdítőitaloké pedig 33,5 nap, az egyéb alkoholtartalmú italok forgási napjainak száma pedig 202,8 nap volt a vizsgált évben

3.2. A készlettartás költségei



eljárásokA készletezés gazdasági hatásai az alábbiakban összegezhetők. Minél nagyobb készlettel rendelkezik egy vállalat, a kereslet kielégítése annál biztonságosabb. Ugyanakkor azt is látni kell, hogy a nagyobb készlettartás nagyobb költségeket indukál. A jó készletgazdálkodás tehát a lehető legkisebb költséggel elégíti ki a keresletet. A készletgazdálkodás optimalizálásához ismert és alkalmazott, illetve gyakorlati alkalmazásra javasolt módszerek, algoritmusok használhatósága érdekében fontos értelmezni az összefüggésekben szereplő változók tartalmát is. A modellek meghatározó tényező között fontos szereppel bír a készlettartás költségeinek számszerűsítése és értelmezése is. Meg kell tehát ismerni e költségtételeket is. A költségek értelmezésének elméleti háttere az alábbiakban összegezhető:

A készletgazdálkodás költségei

A készletezés költsége alatt azt értjük, hogy mennyibe kerül a termék készletezésének (raktározásának) költsége, ha egy évet vesszük figyelembe. A költségek értelmezése nem teljesen azonos a számvitel által értelmezett költséggel (raktár értékcsökkenése, a raktáros munkabére és közterhei, az anyagmozgatás költsége, stb.) Figyelembe kell venni a kalkulációnál a termék értékének haszonáldozat költségét is.

Beszerzési költség:

Az áru, anyag, alkatrész, részegység, termék előállításának, vagy beszerzésének költsége.

Rendelési költség:

Tartalmát tekintve az átállási vagy beállítási költségeket foglalja magába. Tipikus költségtételei; a rendelés előkészítésének költsége, a lebonyolítás, a minőség-ellenőrzés költsége, a gépek gyártósorok átállításának költsége, stb.

Készlettartási költség:

A készletekbe fektetett tőke haszonáldozati költsége, készlettartás volumenétől függő költségek, értékcsökkenési leírás összege, kapcsolódó munkabérek és közterhek, stb.

Elvesztett kereslet költsége (hiány költség):

Olyan esetben kell vele kalkulálni, amikor a készlethiány miatt vevőt veszítünk, nem tudjuk kielégíteni a vevői igényeket. De az is előfordul a gyakorlatban, hogy árkedvezmény adása esetén a vevő partner lesz a későbbi szállításban. Az árbevétel kiesést költségként értelmezzük. Ha a termelési folyamatban okoz zavart a készlethiány, akkor ez leálláshoz vezet, szintén árbevétel-kieséssel kell számolni, nő a veszteség – minden egyéb tényező változatlanságát feltételezve -. E hatásokat az elvesztett kereslet költsége fogalommal célszerű összefoglalni.

A készletgazdálkodás összes költsége = Beszerzési költség + Rendelési költség + Készlettartási költség + Hiány költség

A költségek elméleti értelmezése mellett nem haszontalan, ha a gyakorlat oldaláról is értelmezzük az egyes költségtételeket. A készletgazdálkodás összes költségének fontosabb tételei a 24. táblázatban találhatók. A 24. táblázatban vázolt költségstruktúra a problémakör elméleti megközelítését jelenti. A gyakorlati alkalmazás során az egyes, elméletileg értelmezhető költségtételek egzakt lehatárolása vagy számszerűsítése nem valósítható meg, vagy adott esetben a költség kis részaránya, súlya miatt, stb. akár figyelmen kívül is hagyható/k. Ilyen költségnek lehet tekinteni pl. a hiányköltséget, amely a készlethiányból adódó árbevétel kiesést jelenti. Nehezen számszerűsíthetőnek kell tekinteni a raktár üzemeltetésének változó költséghányadát is, ami a raktárkapacitással, azaz a raktár méretével van összefüggésben. A raktárkapacitást viszont a maximális készletszint és a fajlagos kapacitás alapján tervezzük, a maximális készletszintet pedig a biztonsági készlet, és az egyszerre rendelt mennyiség összege adja. Ez utóbbi viszont az időszak szükséges alapigénye és a kapcsolódó költségek ok-okozati összefüggéséből számszerűsíthető az ismert készletgazdálkodási modellek és alkalmazható matematikai összefüggések felhasználásával. A 24. táblázatban szereplő költségtételek főbb sajátosságai az alábbiakban foglalható össze:

Az I./1. költségtétel adott termelési kibocsájtás és termelésszervezés mellett állandónak tekinthető. A költség állandó jellege miatt, a készletgazdálkodás optimalizálásához figyelmen kívül lehet hagyni.

24. táblázat. A készletgazdálkodás összes költségének fontosabb tételei



eljárások

Az I./2 költségtétel, a készletszintek által meghatározott raktárkapacitás-igényen keresztül, arányosan változó költségnek tekinthető. Az optimális rendelési tételnagyság (EOQ) összefüggésében szereplő készlettartási ráta „r” értékében szerepelnie kell.

Az építményadó (I./3 költségtétel) arányosan változó költség, a raktár méretével arányosan változik, ami viszont a készletszinttel van összefüggésben, tehát a készlettartási rátában szintén szerepelnie kell.

Az értékcsökkenési leírás (I./4) a raktárkapacitás alakulásával arányosan változik (Ft/m2), a fajlagos beruházási költség és a leírási kulcs által meghatározottan. Szerepeltetése a készlettartási rátában szintén indokolt.

A 24. táblázatban szereplő II. és III. költségcsoportok értelmezése és számszerűsítése nem jelent problémát. A rendelések számával illetve a rendelt mennyiséggel arányosan változó költségként értelmezhetők. Az EOQ modellbe minden nehézség nélkül számszerűsíthetők és beépíthetők.

A IV. csoportba tartozó költségtételek közül, a hiányköltség (3) a termelés jelenlegi színvonala mellett nem életszerű, és számszerűsítése objektív módon nem is lehetséges, mivel tervezésnél az erőforrások kapacitását mindig 100%-ra tervezzük. Ebből eredően figyelmen kívül hagyható.

A IV./1. tétel értelmezése és számszerűsítése a forrásmunkákban véleményünk szerint szakmailag nem megfelelő, mivel a készlettartási rátába az alternatív befektetés rátáját építik be.

Az üzemviteli hitelkamat kezelése IV./2 tétel megegyezik a haszonáldozati költségével. .

A fentiekből egyértelműen következik, hogy a készletgazdálkodás optimalizálásának központi kérdése az optimális rendelési készletmennyiség meghatározása, az alkalmazható összefüggésben szereplő egyes változók – különös tekintettel a készlettartási rátára - számszerűsítése.

A költségek és azok tartalmának ismeretében a megválaszolandó kérdés tehát: Mennyit és mikor rendeljünk? E kérdésekre adandó válasz igényli a készletezési politikák elméleti alapjainak ismeretét is.

3.3. A készletezési politikák elméleti alapjaiA készletgazdálkodás során az egyik legfontosabb tevékenység a rendelés. A kapcsolódó döntések a mikor, mennyit és hogyan rendeljünk, kérdésekre vonatkoznak. Az egyes készletgazdálkodási modellek is a



eljárásoklehetséges rendelési módok szerint csoportosíthatók. Ebből következik, hogy az alkalmazható modellek a kérdésekre adandó válaszok szerint csoportosíthatók. A mikor kérdés arra vonatkozik, hogy milyen készletszint mellett vagy rendelési időközt figyelembe véve – egyenlő időközökben rendeljünk. A mennyit kérdés a rendelési mennyiségre vonatkozik, amelyre az egyik válasz lehet, hogy mindig azonos mennyiséget, vagy annyit, hogy a készlet egy meghatározott szintet érjen el. A hogyan rendeljünk, pedig a rendelés mechanizmusára utal. A készletezési politikák megválasztásánál ismernünk kell a készletezés gazdasági hatásait, és a kapcsolódó fogalmakat is. A kapcsolódó fogalmak az alábbiak:

Szállítási idő: A rendelés feladásától az áru beérkezéséig eltelt idő.

Utánpótlási időköz: Két készlet utánpótlási időpont között eltelt idő.

Utánpótlási időpont: Amikor a készlet beérkezik a raktárba.

Utánpótlási késedelem: A késés időpontja.

Rendelési időköz: Két rendelés feladása között eltelt idő.

Rendelési időpont: A rendelés feladásának időpontja.

Rendelési tételnagyság: Az egy alkalommal rendelt mennyiség.

A készletnyilvántartás rendszere:

A készletnyilvántartás rendszere lehet naprakész, amikor folyamatosan nyomon követjük a készletek alakulását. Ez csak megfelelő informatikai háttérrel és készlet-nyilvántartási programokkal lehetséges. A gyakorlatban számos ilyen szoftver ismert. A módszer lényegét a 9. ábra szemlélteti. A rendszer lényege, hogy folyamatosan nyomon követjük a készletszint alakulását, és akkor rendelünk, Q mennyiséget, amikor a készlet eléri az „S” (jelzőkészlet) szintet A Q mennyiség az L utánrendelési idő elteltével megérkezik, és megnöveli a készlet beérkezéséig fogyott „S” készletszint alá süllyedt készlet mennyiségét. Ez ismétlődik úgy, hogy minden rendelésnél ugyanazt a Q mennyiséget rendeljük. Ezt nevezik az állandó rendelési tétel-nagyság modelljének is. (Erre a későbbiekben még visszatérünk) Ez a módszer tehát rugalmasan reagál az igény változásaira, de ugyanakkor – nem várt, hirtelen megugró kereslet miatt – előfordulhat, hogy készlethiány lesz. Az „L”-nek tehát nagyon fontos szerepe van, pontosan kell ismerni, ne hogy e miatt készlethiány keletkezzen, és nem tudjuk kielégíteni a fogyasztói igényeket.

9. ábra. A folyamatos készletszint vizsgálat összefüggései Forrás: a szerző saját munkája

A készletnyilvántartás másik módszere lehet a periodikus készlet-nyilvántartási rendszer. Ennek a rendszernek az összefüggéseit mutatja a 10. ábra.



eljárások

10. ábra. A periodikus készletszint vizsgálat összefüggései Forrás: a szerző saját munkája

A rendszer egy adott készletszintről indul. A rendszer lényege, hogy meghatározott rendelési periódusonként („R” ) feltöltjük a raktárt a maximális „S” készletszintre a Qi (i = 1, 2, 3, .n) megrendelt mennyiséggel. A rendelt mennyiség az „L” utánrendelési idő elteltével megérkezik. Az utánrendelési idő alatt is használunk a készletből, mivel a termelés folyik, ezért e megrendelt mennyiség nem teljesen „S” szintre tölti fel a raktárt. A beérkezett mennyiség után a készletszint, szintén el kezd, csökkeni. Az „R” rendelési periódus elteltével ismét megvizsgáljuk a készletszintet és megrendeljük a maximális készletszinthez szükséges mennyiséget. Ennek nagysága természetesen függ a periódus alatt felhasznált készlet mennyiségétől, amit a késztermék iránti kereslet kielégítése határoz meg. Ebből következik, hogy a Qi mennyiségek különböznek egymástól.

A készletezési politikák gyakorlati alkalmazását illetően azt mondhatjuk, hogy az előzőekben ismertetett módszereket, kombinálják. Ennek lényegét követhetjük nyomon, a 11. ábra alapján. Az ábra alapján látható, kettő készletszint van jelen a rendszerben, az „S”= maximális



eljárások11. ábra. Periodikus készletszint vizsgálat utánrendelési készletszinttel Forrás: a szerző saját munkája

3.4. Készletgazdálkodási modellekA készletgazdálkodási modellek előzőekben tárgyalt elméleti alapjainak, összefüggéseinek ismeretében eldönthetjük, hogy a megfogalmazott kérdésekre milyen válaszokat adunk, azaz, hogy milyen készletgazdálkodási modelleket alkalmazunk, milyen készletezési politikát kívánunk folytatni. A modellek annak függvényében csoportosíthatók, hogy a keresletre vonatkozó információnk milyen jellegű. Ha a keresletet ismertnek vesszük, akkor a determinisztikus készletezési modelleket alkalmazhatjuk. A sztochasztikus készletezési modellek a keresletet valószínűségi változóként kezelik.

3.4.1. Az optimális rendelési tételnagyság modellje (EOQ)

Az optimális rendelési tételnagyság modellje (EOQ= Economic Order Quantity). A modellek közül ez a legegyszerűbb. Ennek megértése nagyban segíti a többi bonyolultabb modell megértését is (12. ábra). Alkalmazásának azonban vannak feltételei, melyek az alábbiakban összegezhetők:

a. Az időszak igénye ismert és állandó (például 500 db termék/hónap/.

b. A rendelés és az áru beérkezése között eltelt idő zéró, nulla.

c. A rendelt mennyiség egy tételben érkezik, például: 100 db-ot egyszerre leszállítanak, nem megosztva.

d. Hiány nem fordulhat elő, mivel az igény ismert.

e. A rendelési költség nem függ a rendelt mennyiségtől.

f. A készlettartási költség arányos a beszerzési költséggel.

12. ábra: Az egyszerű EOQ modell Forrás: a szerző saját munkája

A modell a folyamatos és periodikus politikát egyaránt magába foglalja, mivel azonos Q mennyiségeket rendelünk, és a rendelési időközök is azonosak, az igény ismert és állandó jellege miatt. A továbbiakban határozzuk meg a készlettartás összes költségét. Az összes költség a rendelés és raktározás költségét jelenti. A készletezés költségei közül – mivel készlethiányt a megfogalmazott feltételek kizárnak - a készlethiányból eredő költségeket nem kell figyelembe venni. Az átlagkészlet, IÁtl = Q/2, mivel a Q mennyiség felhasználása folyamatos és állandó összegű, a zárókészlet pedig nulla. A teljes költség össze tehát az alábbi összefüggés alapján számszerűsíthető:

ahol

D= az időszak ismert igényének mennyisége (db, tonna )



eljárásokv= beszerzési ár db/Ft A= egy rendelés költsége Ft/rendelés

Q= a megrendelt mennyiség (db, tonna, stb.)

IÁtl = átlagos készletszint nagysága

R= készletezési ráta (azt fejezi ki, hogy a beszerzési költség hányad része tekinthető készlettartási költségnek a vizsgált egységnyi időszakban.

A függvénybe behelyettesítve az IÁtl helyére a Q/ értéket, a költségfüggvény szélső értékét kell megkapni. Tehát a függvény első deriváltját kell egyenlővé tenni nullával és az egyenletből meghatározni a rendelési tétel nagyságát, azaz a Q-t. A költségfüggvény általános alakja a 13. ábrán figyelhető meg.

A függvény szélső értéke az alábbi rendelési mennyiségnél van (az egyenlet megoldásának eredménye)

13. ábra: A készletezési költség elemei és az összes költség alakulása Forrás: a szerző saját munkája

FELADAT: A megadott adatok alapján határozzuk meg az EOQ mennyiségét. Az éves igény 1500 tonna. A rendelési költség 10 000 Ft, egységnyi mennyiség beszerzési költsége 2500 Ft/t, az éves készlettartási ráta 0,5%.

A megadott adatok alapján ismert: D=1500 tonna, A=10 000 Ft, v=2500 Ft/db, v=0,5%

A kapott eredmény alapján az utánpótlási időintervallum hossza is meghatározható az alábbi összefüggés alapján:

Az összes költség pedig az alábbi lesz:



eljárások

Tételezzük fel, hogy a modell használata nélkül, egyszerre havonta rendelünk, akkor az összes költség az alábbi lesz:

A teljes költség tehát 3966 – 3944 = 22 ezer Ft-tal lenne több.

3.4.2. A készlettartási ráta, mint az EOQ modell központi eleme

Az optimális rendelési tételnagyság meghatározására (Koltai, 2006; Vörös, 2010; Kovács, 2001; Chrissoleon et. al., 2006), több modell is ismert.;

• Legkisebb egységköltség (LUC) modell

• Legkisebb összes költség (LTC) modell

• Gazdaságos rendelési tételnagyság (EOQ) modell

A fenti modellek közül a LUC és az LTC iterációval közelít a legkisebb költséget jelentő megoldáshoz, addig az EOQ modell – ahogy ezt az előzőekben láttuk - egy meghatározott formula segítségével adja meg a rendelendő mennyiséget.

Az összefüggés számlálójában szerepelő változók (A; D) számszerűsítése nem jelent problémát. A nevezőben szereplő „v” szintén ismert, a készlettartási ráta „r” számszerűsítése viszont több értelmezésbeli és számszerűsítési problémát is felvet, azért mert az összefüggésben ennek értéke döntő mértékben befolyásolja az EOQ alakulását. A készlettartási ráta a központi tényezője az összefüggésnek, mivel egyidejűleg ez határozza meg – nagyságának függvényében – jelentős mértékben az egyszerre rendelt mennyiséget és ez által a kritikus készletszinteket és ezeken keresztül a raktározás összes költségét is.

Az ismert összefüggéseket felhasználva gazdasági tényadatokon alapuló modellszámítással elemeztük az alapanyagok készletgazdálkodási költségeinek alakulását a készlettartási ráta függvényében. A modellben egy öltönyöket gyártó vállalat alapadatait vettük alapul. A modellszámítással összefüggésben természetesen nem az abszolút nagyságrendek, hanem az összefüggések és a jelentkező tendenciák a fontosak, amelyek a folyamatos készlettartást igénylő termelési folyamatokra általánosíthatók. A kapott eredmények alapján kiemelten kell megemlíteni, hogy az EOQ rendkívül érzékeny a készlettartási ráta nagyságára, amit a 14. ábra szemléltet.

14. ábra: A készlettartási ráta, az EOQ és a szükséges raktárkapacitás alakulása



eljárásokA 13. ábra alapján – a gyakorlati alkalmazást is figyelembe véve – kiemelendő, hogy három tartományt lehet elkülöníteni a készlettartási ráta EOQ-ra gyakorolt hatását illetően. A görbe lefutása alapján egyértelmű, hogy a racionális tartományt a II. jelenti. Azaz a készlettartási ráta adott számszerű értéke felett – a modellben ez 20% - nincs jelentősége a raktárkapacitásra gyakorolt hatást illetően. Az I. tartomány szintén irreálisnak értékelhető. Az előzőek tehát egyértelműen bizonyítják, a készlettartási ráta számszerűsítésének fontosságát.

A raktárkapacitás- igény ismeretén túlmenően vizsgálni szükséges a készletezési költségek alakulását is. A modellszámítás eredményeit a költségek alakulása szempontjából a 14. ábra szemlélteti. A 15. ábra jól kifejezei, hogy az „r” növelésével a készletezés összes költsége csökken, majd egy adott érték után növekedni kezd. Kell, hogy létezzen tehát egy olyan készlettartási ráta, amely mellett az adott rendelési és beszerzési költségek esetén, a készletgazdálkodási költség minimális. Az eredmények alapján megállapítható, hogy a költség minimuma a II. tartományban helyezkedik el. Ebből eredően a készlettartási ráta is e tarományban keresendő a gyakorlati alkalmazás során.

A 14. és 15. ábra mutatja, hogy a ráta helyes számszerűsítésének nagyon komoly hatásai vannak, amelyekkel feltétlenül indokolt számolni. Ha azt is figyelembe vesszük, hogy egy nagyvállalat esetében milyen nagyságrendeket jelent(het) a készletek alakulása, ennek hatása még hatványozottabban jelentkezik. A készlettartási ráta számszerűsítésének főbb tételei az alábbiak:

• készletezési költség,

• haszonáldozati költség,

• hiány költség,

• üzemviteli hitel kamata

15. ábra: A készlettartás összes költsége és a készlettartási ráta kapcsolata Forrás: a szerzők saját munkája

A számszerűsítés javasolt algoritmusa az alábbiakban foglalhatók össze:

1/ Az anyagszükséglet és a biztonsági alapanyagkészlet számszerűsítése nem okoz problémát. Ezek ismeretében számszerűsíthető az átlagos alapanyagigény. Az ár ismeretében az átlagos alapanyagkészlet értéke, az alábbi összefüggések alapján számítható:

Átlagos készletérték = Átlagos készlet × egységár

Biztonsági készletérték = Biztonsági készlet × egységár

2/ A raktározás/készlettartás költségei tervezhetők. (Állandó és változó költségek szerinti bontásban.)



eljárások3/ Meghatározzuk az egységnyi átlagos készletértékre jutó raktározási költséget, az alábbi algoritmus alapján.

Egységnyi átlagos készletértékre jutó raktározási költség =

Ez az érték úgy is értelmezhető, hogy a raktározási költség hány %-a a készletértéknek, ebből eredően az egységnyi készlet beszerzési árának. Eljutottunk tehát a készlettartási ráta egyik elemének, a készletezési költségnek a készlettartási rátába való beépítéséhez, számszerűsítéséhez.

4/ A haszonáldozati költség rátájának kezelése az alábbi algoritmussal megoldható. A haszonáldozati költség – ahogy ez ismert – csak a tőkeként funkcionáló eszközlekötésre értelmezhető, azaz a forgótőke állományértékére (biztonsági vagy törzskészlet).

A haszonáldozati költség (Ft) = Biztonsági készletérték × r

ahol

r: Alternatív tőkebefektetés hozamrátája

A továbbiakban a haszonáldozati költséget viszonyítjuk az átlagos készletértékhez, és százalékos formában értelmezzük. Az elmondottak alapján adódik;

5/ Az üzemviteli hitel kamatlába készlettartási rátára gyakorolt hatásának számszerűsítése nem jelentheti a kamatláb mechnaikus „beemelését” a rátába. Figyelembevételének fontossága nem vitatható, de szakmailag elfogadható és védhető algoritmust célszerű alkalmazni. Ismert, hogy a folyamatos működés üzemviteli hitelállományának, és kamatának számszerűsítése a pénzforgalmi tervben történik. A pénzforgalmi terv tartalmazza a működés pénzáramait, a működési pénzáramok pedig a bevételek és kiadások egyenlegei. Tehát ismert az összes bevétel és összes kiadás. A kiadások összegében ismert a felhasznált alapanyag kiadási pénzárama is. Az adatok ismeretében a javasolt algoritmus az alábbiakban összegezhető:

a/ Meghatározzuk a kiadások százalékos megoszlását.

b/ A megoszlás arányában megosztjuk az üzemviteli hitelek kamatának összegét.

c/ Számszerűsítjük az üzemviteli kamatláb készlettartási rátáját az alábbi összefüggés alapján

Üzemviteli hitel kamatlábának készlettartási rátája (%):

6/ A számszerűsített értékeket összegezzük, és így megkapjuk a készletartási rátát.

7/ Ha szükséges, célszerű korrekciót, érzékenységi vizsgálatot végezni, korrigálni a rendelkezésre álló tényadatokkal. Továbbá adott feltételek keretei között, arra is sor kerülhet - például ahol szezonalitás van - hogy egy-egy időszakot külön-külön kezeljünk, tekintsünk tervezési egységnek.

3.4.3. A sztochasztikus modellek alkalmazása

A készletezési politikák eseteinél foglalkoztunk azzal is, ha az igények nem folyamatosak, hanem véletlenszerűen változnak. Ilyen esetben valamelyik sztochasztikus modellt kell alkalmazni. A kapcsolódó számítások bonyolult matematikai összefüggéseken alapulnak. Ennek azaz oka, hogy az egyes időszakok változó igényei miatt, a visszamaradó készletet minden időszakban valószínűségi változóként kell kezelni. Mindez azt jelenti, hogy az előzőekben vázolt költségfüggvény nem alkalmazható. Fogadjuk el – az egyszerűsítés érdekében – hogy csak az utánpótlási időre koncentrálunk (L), pontosabban szólva erre az



eljárásokidőszakra eső, előre pontosan nem becsülhető idénycsúcsot kívánjuk kielégíteni. A megválaszolandó kérdés tehát

Mennyit rendeljünk? Q = ?

Mikor rendeljünk? S = ?

A Q-ra vonatkozó kérdés egyszerű. Az igényt determinisztikusnak tekintjük, mintha ismert lenne, tehát a már megismert összefüggést alkalmazzuk. Azaz

Az „s” , számszerűsítése viszont már nem egyszerű feladat. Miért van ez így? Ha a tényleges igény meghaladja a várható (tervezett) igényt, akkor készlethiány keletkezik. Hogyan lehet ezt kivédeni? A megoldás nem lehet más, csak egy meghatározott készletmennyiség, amit biztonsági készletnek nevezünk. A rendelési készletszint (jelzőkészlet) tehát kettő készletszintből tevődik össze:

1.Az „L” idő alatt várható igény készletszintje

2. Biztonsági készlet

Az elmondottak alapján tehát adódik, hogy

S = L alatti átlagos igény + biztonsági készlet

S = UL + ss = UL + Z σUL

ahol

UL = utánrendelési készletszint

ss = biztonsági készletszint

ss = Z . σUL

ahol

z = az adott valószínűséghez, a standard normális eloszláshoz tartozó „z” érték (értéke táblázatból kikereshető)

ợ = az igény szórása

A kérdés a továbbiakban az, hogy mekkora legyen a biztonsági készletszint. A fenti összefüggésből kiderül, hogy erre hatással van az igény szórása (ợ) ami független változó, nincs ráhatásunk. Belátható, hogy minél nagyobb az igény szórása, annál nagyobb biztonsági készlettel kell üzemelni. Tehát minél inkább szeretnénk az időszak csúcsigényét kielégíteni, vagy minél kisebb valószínűséggel szeretnénk megengedni, hogy hiány keletkezzen, ez szintén, annál nagyobb biztonsági készletszintet követel meg. A hiány gyakorisága, és annak nagysága jellemzi az igény kielégítés szintjét, annak mérésére szolgál. Nem foglalkozunk ennek matematikai hátterével, ezek az összefüggések kidolgozottak. A hiány gyakorisága adott valószínűség „p” esetén a készletszint „s”, vagy adott „s” esetén a „p” kiszámítható a standard nominális eloszlás táblázatának segítségével.

A hiány gyakoriságának függvénye:

ahol

P: valószínűség



eljárásokA hiány nagysága normális eloszlás esetén hasonló egy standard normális eloszlás táblázathoz, és a készletgazdálkodáshoz kapcsolódó elemzéshez, a táblázatból kikereshető. Az alkalmazható függvény

FELADAT: Egy vállalat egyféle terméket állít elő. A termékhez szükséges speciális alkatrészt beszállítóval gyártatja le. A speciális alkatrész iránti igény 3000 db/hó. A rendelési és szállítási költség összesen 5000 Ft/rendelési tétel. Az alkatrész beszerzési költsége, ára 960 Ft/db. A készlettartási ráta r=0,34. A havi kereslet szórása 300 db. A kereslet normális eloszlású valószínűségi változóként értelmezhető. A menedzsment a készletgazdálkodási rendszer biztonságát fontosnak tartja a vállalat imidzse miatt, ezért csak három évenként egyszer fordult elő készlethiány. Kiszámítandó értékek:

• Optimális rendelési tételnagyság

• Utánrendelési készletszint, 7 nap utánrendelési idő esetén.

• A készletezés teljes költsége.

Megoldás: Ismert adatok: D = 3000 db/hó

V = 960 Ft/db

A = 5000 Ft/rendelési tétel

r = 0,34Ft/Ft/év

ợ = 300 db

hiány ≤ három évente egyszer

Optimális rendelési tételnagyság számszerűsítése:

Az utánrendelési készletszint, 7 nap utánrendelési idő esetén:

Mivel a feladat szerint L ≤ TEOQezért

μL=D*L=100*7=700db

A szórást korrigáltuk az utánrendelési idők szórásával

A három év alatt az összes rendelés száma = 3 * 34,28 = 102,84

A hiány valószínűsége – ha három év alatt egy alkalommal fordulhat elő –



eljárásokEhhez a valószínűséghez a standard normális eloszláshoz szükséges táblázatban a z= 2,34 érték tartozik. A „z” értékét is figyelembe véve a biztonsági készletszint tehát

S = z * ợL = 2,34 * 145 = 339

A rendelési készletszint tehát

S=μ+ss=700+339=1039

A teljes költség pedig

az adatokat behelyettesítve kapjuk, hogy

GYAKORLÓ FELADATOK:

1. Hogyan alakul a biztonsági készlet és az utánpótlási készletszint, ha a menedzsment az összes igény 97%-át akarja raktárról kielégíteni? (A feladat megoldása során a kapott valószínűséghez tartozó Z értéke z = 0,44.

2. Egy vállalat évi teljes szükséglete az adott alkatrészből 6250 db. Az alkatrészeket az év során egyenletesen használják fel. A rendelési költség 4000 Ft/alkalom. A készlettartás fajlagos éves költsége 800Ft/db. Határozza meg az egyszerre rendelt tételnagyságot!

3. A megrendeléstől a szállításig 10 munkanap telik el. A napi felhasználás 200 kg. A biztonsági készletszint 800 kg. Mekkora a jelzőkészlet?

4. Egy vállalat első negyedéves gazdálkodásában a kronologikus átlagkészlet 1700 db. Az átlagos napi felhasználás 500 db (időszak napjainak száma: 90 nap). Számítsa ki a készletek fordulatainak számát és a fordulatok időtartamát!

A tárgyalt ismeretanyag nem öleli fel valamennyi kapcsolódó probléma kezelésének módszereit. Bőséges szakirodalom áll rendelkezésre a téma iránt – például egy vállalat készletgazdálkodásának elemzése témakörben választott szakdolgozat miatt – az érintettek számára.

4. A Gráfelmélet és alkalmazási területeiEddigi tanulmányainkból tudjuk, hogy a projekt olyan koordinált és kontrollált tevékenységek csoportja, melyek adott cél(ok) elérése érdekében, meghatározott korlátok (idő és ráfordítás) között zajlanak. E fontos sajátosságokat jól szemlélteti az 16. ábrán látható projektháromszög.



eljárások

16. ábra. A projektháromszög Forrás: Görög (1999)

Az is ismert számunkra, hogy a projekt komplex módon való kezelése feltételezi a projekt-ciklus ismeretét is. Természetesen nem vállalkozhatunk a kapcsolódó ismeretanyag részletes felelevenítésére, de a továbblépéshez szükséges ismereteket összegezve felelevenítjük. A projekt megvalósítása során fontos követelmény, hogy érvényesítsük a projektháromszögben található sajátosságokat. Tehát, hogy a projekt meghatározott időkeretben, takarékos erőforrás felhasználással valósuljon meg. Ennek biztosítása igényli a projekt-ciklus egyes szakaszaiban előforduló tevékenységek strukturálását is. Meg kell tehát ismernünk a projekt-ciklus tevékenység hierarchiáját. Ennek elkészítését további tényezők is indokolják, például a projekt mérete, célja, a tervezés, a vezetés, irányítás, ellenőrzés, értékelés könnyebbé tétele. A tevékenység-hierarchia elkészítése a meghatározott stratégiai cél olyan részekhez való hozzárendelését és fokozatos lebontását jelenti, amelyek lehetővé teszik:

• A személyes felelősség egyértelmű definiálását,

• A koordináció szintjeinek kijelölését,

• A szükséges erőforrások és időtartamok, illetve időkeretek tervezését, számszerűsítését (Pupos, 2010).

A tevékenység hierarchia struktúráját a 25. táblázat tartalmazza.

25. táblázat: A projekt tevékenység hierarchiája

A PROJEKTeleme az elem definiálása, sajátosságai

FÁZIS A cél megvalósítását biztosító szakaszok összessége. Idő, költség és erőforrásigénye van. Feltételként értelmezhetők. Konkrét elnevezésük lehet szubjektív, projektfüggő is.

Szakasz A projekt megvalósítása szempontjából tartalmilag azonos, az eredmény szempontjából egymásra épülő, meghatározott, tevékenységek összessége.

Tevékenységek A szakasz azon önálló elemei, amelyeknek van időtartamuk, erőforrás, költség igényük, kezdési és befejezési időpontjuk.

Feladatok A tevékenységek részelemei lehetnek

Munkacsomag Tovább nem bontható eleme a tevékenységnek.



eljárásokA PROJEKT

eleme az elem definiálása, sajátosságaiVégrehajtásuk sorrendje kötött.

Forrás: Pupos(2010)

Feladat:

Vegyük alapul a KIPA módszerrel megválasztott telephelyet, ahol a takarmánykeverő üzem, megvalósul. A beruházást tradicionális szerződés keretein belül kívánják megvalósítani, azaz az egyik tulajdonostárs – műszaki végzettsége okán - saját maga szeretné kézben tartani és nyomon követni a kivitelezést, ellátni a műszaki ellenőri feladatokat is. Ezért elkészíti a munkáját jelentős mértékben segítő projektdiagramot.

A takarmánykeverő üzem létesítésén jól elkülöníthetőek a projektháromszög egyes elemei. A cél egy működőképes üzem elkészítése, ami azt jelenti, hogy megfelel a tervdokumentációban megfogalmazott kritériumoknak, tehát képes a kívánt mennyiségű keveréktakarmány előállítására, a takarmány minősége (összetétele, stb.) megfelel a kapcsolódó kritériumoknak. A beruházó érdeke az üzem meghatározott idő alatti elkészülése úgy, hogy nem lépi túl a tervezett beruházási költséget és kivitelezési időt. (Kiemelten kell megemlíteni, hogy az idő- és ráfordításkorlát fordítottan arányos egymással, törekedni kell tehát a kettő közötti összhang megtalálására.)

4.1. Gantt-diagram szerkesztése adott példa alapjánA takarmánykeverő üzem beruházásának megkezdése előtt, a projektháló felrajzolása szükséges, amit a tevékenységek ismeretében tudunk megtenni. Első lépésként a projektet strukturáljuk, azaz a kivitelezés teljes folyamatát tevékenységekre bontjuk. Fontos szakmai kérdés, hogy a strukturálás során milyen mértékű lesz annak részletezettsége. Csak rajtunk múlik, hogy például az alapozás tevékenységébe belefoglaljuk az alap kiásását is, vagy külön tevékenységként ábrázoljuk. Ha külön tevékenységként kezeljük a fenti két elemet, akkor az alap kiásásánál jelentkező esetleges nehézségeket közvetlenül észre tudjuk venni, azonnal be lehet avatkozni, meg lehet hozni a szükséges intézkedéseket. Külön tevékenységként kezelve az alap kiásását és az alapozást tehát sokkal inkább képesek vagyunk az okokra koncentrálni viszont bonyolultabbá, átláthatatlanabbá válik a projekt ábrája. A projektmenedzsernek a fentiek alapján mérlegelnie kell, hogy mit tekint egy tevékenységnek.

A továbbiakban fogadjuk el, hogy a takarmánykeverő üzem kivitelezését az alábbiak szerint strukturáljuk:

• Tereprendezés

• Építési anyagok beszerzése

• Épület alapozása

• Gépek beszerzése

• Gépek alapozása

• Falazás

• Tetőkészítés és tetőfedés

• Víz-és villanyszerelési munkák

• Épület vakolása és festése

• Gépi berendezések szerelése

• Gépi berendezések festése

• Gépi berendezések beüzemelése

A tevékenységek kialakítása után azok időtartamának meghatározása és az egyes tevékenységek közötti logikai kapcsolatok, időbeli függőségek feltárása jelentkezik feladatként. Első lépésként célszerű elkészíteni a teljes



eljárásokmegelőzési lista készül el, amely megmutatja, hogy egy adott tevékenységet mely tevékenységek előznek meg. Ezt követően a teljes megelőzési listából közvetlen megelőzési listát kell előállítani, ami elengedhetetlen feltétele a projektháló vagy projektdiagram (Gantt-diagram) megszerkesztésének. Az elmondottakat a 26. táblázatban foglaltuk össze. Harmadik lépésként a teljes megelőzési listát közvetlen megelőzési listává kell alakítani. Ennek menete az alábbiakban összegezhető:

• Megvizsgáljuk, hogy egy választott „ti” tevékenység teljes megelőzési listájában mely „tm” tevékenységek szerepelnek, majd ezen „tm” tevékenységek megelőzési listájában szereplő „tx” tevékenységeket töröljük a „ti” tevékenység megelőzési listájából, így kapjuk meg „ti” tevékenység közvetlen megelőzési listáját.

26. táblázat. A takarmánykeverő üzem beruházásának strukturálása

Tevékenység megnevezése

Tevékenység jele Teljes megelőzési lista Tevékenység időtartama [nap]

Tereprendezés A - 15

Építési anyagok beszerzése

B - 30

Épület alapozása C AB 25Gépek beszerzése D - 15

Gépek alapozása E ABCD 15Falazás F ABC 50

Tetőkészítés és tetőfedés G ABCF 25Víz-és villanyszerelési munkák

H ABCFG 20

Épület vakolása és festése I ABCFGH 15

Gépi berendezések szerelése

J ABCDEFGH 30

Gépi berendezések festése K ABCDEFGHJ 10Gépi berendezések Beüzemelése

L ABCDEFGHJK 5

Forrás: a szerző saját munkája

Ahogy ez a 26.táblázatból látható, „A”, „B” és „D” tevékenységeket nem előz meg egy tevékenység sem, így közvetlen megelőzési listájuk megegyezik a teljes megelőzési listával. A „C” tevékenységet „A” és „B” tevékenységek előzik meg, melyeket nem előz meg egy tevékenység sem, így „C” tevékenységet közvetlenül nyilván csak „A” és „B” előzheti meg. Vizsgáljuk az „E” tevékenységet! A teljes megelőző tevékenységei: „A”;„B”; „C”; „D”. Az „A”, „B” és „D” tevékenységeknek nincs megelőző tevékenysége. A „C” tevékenységet az „A” és „B”előzi meg ezért az „E” tevékenység teljes megelőzési listájából az „A” és a „B” törölhető, illetve törölni kell. Tehát csak a „C” és „D” tevékenységek maradnak az „E”tevékenység teljes megelőzési listájában. (Kevésbé áttekinthető, a példánál bonyolultabb feladat esetében, a vizsgált tevékenység teljes megelőzési listájában már törlésre került tevékenységeket célszerű áthúzással jelölni.) Az átalakítást a fentieknek megfelelően kell folytatni a többi tevékenységre vonatkozóan is.(27. táblázat)

A közvetlen megelőzési lista elkészítését követően már elkészíthető projektdiagram. Az ábrázolást először a Gantt-diagramon keresztül mutatjuk be. Alkalmazása mellett szól, hogy ez az egyik legegyszerűbb és legnépszerűbb ütemezési és nyomon követési technika, taktikai és operatív szinten egyaránt.

A Gantt-diagramm lényegében egy sávdiagram, ahol a vízszintes (X) tengelyen az időt, míg a függőleges (Y) tengelyen az egyes tevékenységeket tüntetjük fel. Népszerűségét szemléletességének köszönheti. Kisméretű projekt esetén ideális az ütemezés szemléltetésére. Több száz tevékenységből álló bonyolult projekteknél azonban elveszti egyszerűségét és követhetetlenné, átláthatatlanná válik. Elkészítéséhez kidolgozott algoritmus áll rendelkezésre. (17. ábra)

27. táblázat: A takarmánykeverő üzem beruházásának tevékenységei, teljes megelőzési listából közvetlen megelőzési lista szerkesztése



eljárások

Tevékenység megnevezése

Tevékenység jele Teljes megelőzési lista Közvetlen megelőzési lista

Tereprendezés A - -Építési anyagok beszerzése

B - -

Épület alapozása C AB AB

Gépek beszerzése D - -Gépek alapozása E ABCD CD

Falazás F ABC CTetőkészítés és tetőfedés G ABCF F

Víz-és villanyszerelési munkák

H ABCFG G

Épület vakolása és festése I ABCFGH HGépi berendezések szerelése

J ABCDEFGH EH

Gépi berendezések festése K ABCDEFGHJ J

Gépi berendezések Beüzemelése

L ABCDEFGHJK K


17. ábra: Takarmánykeverő üzem beruházásának szemléltetése Gantt-diagrammon (Ábrázolás: Microsoft Office Project program segítségével) (Forrás: a szerző saját munkája)

A projekt megvalósításával szemben fontos követelmény az időkorlát. Ez végső soron a kivitelezési időt jelenti, amit – érthető módon – nem célszerű túllépni. Nem érdektelen tehát, hogy számszerűsítsük a projekt kivitelezési idejét, hogy meg tudjuk határozni azokat a tevékenységeket, amelyeknél a határidő csúszása a kivitelezési időt is kitolja. Ehhez azonban szükségünk van az alábbi fogalmak ismeretére is.

• Egy tevékenység időtartama: (D: Duration)

• Egy tevékenység kezdési időpontja: (ST: Start Time)

• Egy tevékenység legkorábbi befejezési időpontja: (EFT: Earliest Finish Time) EFT=ST+D

• Egy tevékenység legkésőbbi befejezési időpontja: (LFT: Latest Finish Time) LFT=EFT+F

• Egy tevékenység tartalékideje: Azaz időtartam, amennyivel a tevékenység befejezése késleltethető, anélkül, hogy a követő tevékenység kezdése megváltozna. (F: Float) F=LFT-EFT

• Kritikus út: Azon tevékenységek összessége, melyek kihatnak a teljes átfutási időre.

• Kritikus tevékenység: Azon tevékenység, amely a kritikus úton helyezkedik el. (Tartalékideje: 0, hiszen a tevékenység befejezése nem késleltethető a követő tevékenység kezdésének megváltoztatása nélkül.)



eljárások• Teljes projekt átfutási idő: (TPT: Total Poject Time) Az a legrövidebb időtartam, mialatt a projekt

befejezhető. (A kritikus út határozza meg.)

• Tartalékidő: (F: Float) Azaz időtartam, amivel egy tevékenység megkezdése vagy befejezése késhet a teljes projekt átfutási időre gyakorolt csúszás nélkül. (Például a „Tereprendezés” tevékenység esetén 15 nap a tartalékidő, ugyanis a követő tevékenység, vagyis az „Épület alapozása” csak az „Építési anyagok beszerzése” után, vagyis a projekt kezdetétől számított 30. napon kezdődik, így adódik: 30-15 = 15.

(A 18. ábrán piros szín jelöli a kritikus utat.) A nyilak a logikai kapcsolatot szemléltetik. A kék színnel jelölt tevékenységek nincsenek a kritikus úton, van tartalékidejük (a feltüntetett számok). A megoldás a Microsoft Office Project programmal készült. A projekt teljes átfutási ideje, a TPT = 195 nap)

18. ábra: Takarmánykeverő üzem beruházásának kritikus és tartalékidővel rendelkező tevékenységei (Megoldás: Microsoft Office Project programmal) (Forrás: a szerző saját munkája)

4.2. Tevékenység élű haló (CPM) szerkesztése adott példa alapjánFELADAT:

Mivel a Gantt-diagramm minden kapcsolódó kérdésre nem ad választ, indokolt lehet – adott esetben – olyan módszer alkalmazása, amely lehetővé teszi, hogy részletes időelemzést végezzünk az erőforrások optimalizálása céljából. Mindezt úgy kell tenni, hogy a kivitelezési időt ne lépjük túl. Végezzünk részletes időelemzést!

Az előző fejezetben meghatároztuk a projektdiagram ábrázolásához szükséges közvetlen megelőzési listát. Vegyük tehát alapul a rendelkezésünkre álló, közvetlen megelőzési listát.(28. táblázat)

28. táblázat. A takarmánykeverő üzem beruházásának tevékenységei és közvetlen megelőzési listája

Tevékenység megnevezése Tevékenység jele Közvetlen megelőzési listaTereprendezés A -Építési anyagok beszerzése B -

Épület alapozása C ABGépek beszerzése D -

Gépek alapozása E CDFalazás F C

Tetőkészítés és tetőfedés G FVíz-és villanyszerelési munkák H G

Épület vakolása és festése I HGépi berendezések szerelése J EH

Gépi berendezések festése K JGépi berendezések Beüzemelése L K




eljárásokA tevékenység élű háló legfőbb jellemzője, hogy a gráf egy-egy éle jelöli a tevékenységet, míg a csomópontja a tevékenység befejezését, illetve kezdetét, vagyis egy eseményt jelöl. Az egyes tevékenységeket nyilakkal, míg a csomópontokat körökkel jelöljük. Az eseményeket úgy számozzuk, hogy a tevékenységet jelentő nyíl mindig a kisebb számtól a nagyobb szám felé mutat.


Valós tevékenység: Idő, erőforrás és költségigénye van.

Látszattevékenység: Nincs időigénye, logikai és azonosítási okokból használjuk.

Esemény: A tevékenység kezdetét és befejezését jelöli. Kettő esemény (kezdő és befejező) egyértelműen

meghatároz egy tevékenységet.

A megismert jelölések és a 28. táblázatban szereplő relációs viszonyok alapján a beruházás tevékenység élű hálója elkészíthető.(19. ábra)

19. ábra. A takarmánykeverő üzem beruházásának tevékenység élű hálója Forrás: a szerző saját munkája

A háló megszerkesztésénél körültekintően kell eljárni, ismerni kell a hálóval szemben megfogalmazott követelményeket, azaz a hálószerkesztés szabályait. A továbbiakban nézzük meg - a beruházási feladatot alapul véve -, hogy milyen követelményeknek kell eleget tenni a háló elkészítésénél.

A látszattevékenységek alkalmazásának szükségessége és alkalmazásuk a háló szerkesztésénél.

I. Tevékenységek egyértelmű azonosítása: A 17. ábra és a 28. táblázat alapján látható, hogy az „A” tereprendezés és a „B” építési anyagok beszerzése tevékenységeknek nincs közvetlen megelőző tevékenysége, tehát egymással párhuzamosan folyhatnak. Az épület alapozása „C” tevékenység viszont csak akkor kezdődhet meg, ha az „A” és „B” tevékenységek befejeződtek. Ha az 20. ábrán látható ábrázolást használnánk, az nem felelne meg a hálóval szemben támasztott azon követelménynek, mely szerint egy tevékenység egyértelmű azonosítása két eltérő sorszámú eseménnyel lehetséges csak.

20. ábra: Logikailag helyes, de a követelményeknek nem megfelelő ábrázolás



eljárásokA tevékenységek egyértelmű azonosítása céljából a 0-2 események tevékenységeit egy látszattevékenység beiktatásával egyértelművé tesszük. E megoldásokat a 21. és 22. ábrák szemléltetik. Mindkét megoldás kielégíti a követelményeket.

21. ábra. A követelményeket kielégítő ábrázolás a látszattevékenység felhasználásával

22. ábra: A követelményeket kielégítő ábrázolás a látszattevékenység felhasználásával

Ha a 21. ábra alapján járunk el, akkor a 23. ábrán feltüntetett hálót kapjuk. Ez a második helyes megoldás.

23. ábra: A takarmánykeverő üzem beruházásának tevékenység élű hálója

A 24. ábra a látszattevékenység hibás alkalmazását mutatja. A hibás ábrázolás oka, hogy a háló nem felel meg a közvetlen megelőzési listában szereplő logikának. A 20. ábrán ugyanis az „épület alapozása” az „építési anyagok beszerzése” tevékenység befejezése után kezdődhet, viszont a „tereprendezés” tevékenység befejezése nem feltétlenül előzi meg az „épület alapozását”. (A háló két végpontja, 1-es és 3-as esemény, is ellentmond a projektábrázolás szabályainak.)



eljárások

24. ábra: A látszattevékenység hibás alkalmazása

II. A háló zárt kell, hogy legyen. A 9. és 12. események közti látszattevékenység alkalmazása biztosítja ezt a követelményt.

III. A logikai egymásra épülés biztosítása. A 3-4 események közti látszattevékenység logikai okból szükséges, mert „E” tevékenységet „C” és „D” tevékenységek előzik meg, míg „F” tevékenységet csak a „C” előzi meg.(26. ábra)

26. ábra. A logikai kapcsolatok ábrázolása látszattevékenység segítségével

Vegyük észre, hogy a 26. ábrán látható hálón fontos a látszattevékenység iránya, az nem módosítható. Ellenkező esetben, amit a 27. ábra szemléltet, az „E” tevékenységet csak a „D” tevékenység előzné meg, viszont az „F” tevékenységet a „C” és a „D” tevékenységek is megelőznék.

27. ábra: A logikai szempontból helytelenül alkalmazott látszattevékenység

Arra is fel kell hívni a figyelmet, hogy a 3-4 események közti látszattevékenység nem hagyható ki, mivel ennek elhagyása a háló logikájának megváltozását idézné elő. Ezt a 28. ábra szemlélteti. Az ábra alapján az látható, hogy ilyen hibás ábrázolás esetén nem csak az „E” tevékenységet előzi meg „C” és „D” tevékenység, hanem „F” tevékenységet is.



eljárások

28. ábra: A látszattevékenység kihagyásának eredménye

Szintén logikai okból van szükségünk a 7-8 események közti látszattevékenység beiktatására, mivel „J” tevékenységet az „E” és a „H” tevékenységek is megelőzik.

A logikai háló megszerkesztése után kerül sor az időtartamok számszerűsítésére, az időháló elkészítésére. Az előzőekben (2.4.2. alfejezetben) már definiáltuk a szükséges fogalmakat. Az időelemzéshez az alábbi tényezők ismeretére van szükségünk:

• A tevékenységek időtartamára

• Kritikus útra

• Kritikus tevékenységekre

• Teljes projekt átfutási idő

A tevékenység élű háló időelemzéséhez a fentieken túl, az alábbiakban feltüntetett tényezők ismerete is szükséges:

• Legkorábbi esemény időpont: (EET: Earliest Event Time) Az összes eseményből induló tevékenység EST-je.

• Legkésőbbi esemény időpont: (LET: Latest Event Time) Az eseménybe érkező összes tevékenység LFT-je.

• Egy tevékenység kezdési időpontja: (ST: Start Time)

• Egy tevékenység legkorábbi befejezési időpontja: (EFT: Earliest Finish Time) EFT=ST+D

• Egy tevékenység legkésőbbi befejezési időpontja: (LFT: Latest Finish Time) LFT=EFT+F

• Egy tevékenység tartalékideje: Azaz időtartam, amennyivel a tevékenység befejezése késleltethető, anélkül, hogy a követő tevékenység kezdése megváltozna. (F: Float) F=LFT-EFT

A legkésőbbi időadatokat a befejező tevékenységtől kiindulva hátrafelé haladva számoljuk ki (retrográd módszer) úgy, hogy mindig a kisebb értéket választjuk. (Például: Egy tevékenységnek úgy kell legkésőbb befejeződnie, hogy az azt követő összes tevékenység közül mindegyik a saját legkésőbbi kezdetét tartani tudja. Vagyis, amikor a legkésőbbi kezdések közül a legkorábbi követő tevékenység elkezdődik.)

Tevékenység élű hálónál eseményeket is értelmezünk. Ennek megfelelően a tevékenységekkel kapcsolatos időadatokat is az események adataiból számítjuk.(29. ábra)

29. ábra. Az időelemzéshez használt jelölések



eljárásokahol

EET = legkorábbi eseményidőpont

LET = legkésőbbi eseményidőpont

EETi + D = EETj és LETj-D = LETi

Első lépésként a legkorábbi időadatokat határozzuk meg. A kezdő tevékenységtől a végtevékenység felé haladunk a tevékenységeket jelölő nyilakkal megegyező irányba. Ha egy esemény többszörös kapcsolatrendszerrel rendelkezik, akkor mindig a nagyobb érték (MAX) lesz a legkorábbi esemény időpont, mivel egy tevékenység akkor kezdődhet el legkorábban, ha az összes azt megelőző tevékenység már befejeződött. Amikor a legkésőbbi megelőző tevékenység is befejeződik, akkor indulhat legkorábban a követő tevékenység.) A kiinduló (kezdő), vagyis a 0. esemény mindig a 0. időpontban kezdődik, mivel ez a projekt kezdete. Tehát

EET1 = 0 + 15 = 15

A 2. esemény egyszerre két tevékenység végpontját is jelöli, az „A” és „B” tevékenységekét. Ennek megfelelően adódik, hogy

EET2 = MAX (0 + 15);(0 +30) = 30

EET3 = 30 + 25 = 55

A 4. esemény a „D” tevékenység végpontját jelenti, valamint a látszattevékenységen keresztül a „C” tevékenység végpontját is. A látszattevékenységnek, mint tudjuk nincs időtartama. Tehát

EET4 = MAX (0+15);(55) = 55

EET5 = 55 + 50 = 105

EET6 = 105 + 25 = 130

EET7 = 130 + 20 = 150

A 8. esemény az „E” tevékenység végpontja, valamint a látszattevékenységen keresztül a „H” tevékenység végpontját is jelenti. Ennek megfelelően

EET8 = MAX (55 + 15);(150) = 150

EET9 = 150 + 15 = 165

EET10 = 150 + 30 = 180

EET11 = 180 + 10 = 190

EET12 = MAX (190 + 5);(165) = 195 → TPT = 195 nap

A legkésőbbi időadatok meghatározását retrográd módszerrel, az utolsó (befejező) eseménytől a kezdő (nulladik) esemény felé haladva végezzük. Ha az esemény többszörös kapcsolatrendszerrel rendelkezik, akkor mindig a kisebb érték (MIN) lesz a legkésőbbi esemény időpont, mivel egy eseménynek úgy kell legkésőbb bekövetkeznie, hogy az azt követő események még a legkésőbbi eseményidőpontban bekövetkezhessenek, tehát ne növekedjen a teljes projekt átfutási ideje. Az utolsó esemény legkorábbi és legkésőbbi időpontja mindig megegyezik a teljes projekt idővel, mivel ez az esemény szimbolizálja a projekt befejezését. Az elmondottaknak megfelelően adódik tehát, hogy

TPT = LET12 = LET9 =195

LET11 = 195 – 5 = 190

LET10 = 190 – 10 = 180



eljárásokLET8 = 180 – 30 = 150

Mivel a 7. esemény az „I” tevékenység kezdete, valamint a látszattevékenységen keresztül a „J” tevékenység kezdetét is jelenti, ezért

LET7 = MIN (195 – 15); 150 = 150

LET6 = 150 – 20 = 130

LET5 = 130 – 25 = 105

LET4 = 150 – 15 = 135

A harmadik esemény szintén két tevékenység kezdőpontja. Közvetlenül innen indul „F” tevékenység és egy látszattevékenységen keresztül indul „E” tevékenység is. Az időtartamok tehát

LET3 = MIN (105-50);(135) = 55

LET2 = 55 – 25 = 30

LET1 = LET2 = 30 (A látszattevékenység miatt.)

A 0., vagyis a kezdő eseményből egyszerre három tevékenység indul ki: „A”, „B” és „D”. Az időtartam számszerűsített értéke tehát

LET0 = MIN (30-15);(30-30);(135-15) = 0

A takarmánykeverő üzem tevékenység élű hálójának különböző időértékei a 30. ábrán láthatók. A háló egyes időértékei alapján számszerűsíthetők és értelmezhetők a különféle tartalékidők.

30. ábra: A takarmánykeverő üzem beruházásának időhálója a CPM módszerrel Forrás: a szerző saját munkája

Teljes tartalékidő: (Total Float: TF) Tevékenység élű és tevékenység csomópontú hálónál is egyaránt értelmezzük. Azaz időmennyiség, amivel egy tevékenység kiterjedhet vagy késhet a teljes projektidőre gyakorolt hatás nélkül. Tehát

TFi,j=LETj-EETi-Dk

Szabad tartalékidő: (Free Float: FF) Azaz idő, amellyel egy tevékenység késleltethető, vagy megnyújtható anélkül, hogy az bármely követő tevékenység kezdetének a késéséhez vezetne. (Szabad tartalékidő csak ott



eljárásoklehet, ahol legalább két tevékenység végződik.)

FFi,j=EETj-EETi-Dk

Esemény tartalékidő: (Slack: S) Megmutatja, hogy mennyivel tolódhat el az esemény bekövetkezése anélkül, hogy a teljes projektidőre hatással lenne.

Si=LETi-EETi

Független tartalékidő: (Independent Float: IF) Az a maximális időmennyiség, amellyel a tevékenység időtartama megnövelhető vagy annak megkezdése elcsúsztatható anélkül, hogy ez akadályozná a követő tevékenység legkorábbi időpontban történő elkezdését. (Ha negatív lenne, nullának vesszük)

IFi,j=EETj-LETi-Dk

Feltételes tartalékidő: (Conditional Float) Megmutatja, hogy egy tevékenység megvalósulása mennyivel késhet, ha az azt megelőző tevékenységek a lehető legkésőbb valósulnak meg.

CFi,j=LETj-LETi-Dk

Az értelmezett időelemeket a 29. táblázat tartalmazza.

29. táblázat. A takarmánykeverő üzem beruházásának tevékenységei és azok tartalékidői

Tevékenység Tev. időtartam (D)

Teljes tartalékidő

(TF)

Szabad tartalékidő

(FF)

Független tartalékidő

Feltételes tartalékidő

Tereprendezés A 15 15 0 0 15


B 30 0 0 0 0

Épület alapozása

C 25 0 0 0 0

Gépek beszerzése

D 15 120 40 40 120

Gépek alapozása

E 15 80 80 0 0

Falazás F 50 0 0 0

Tetőkészítés és tetőfedés0

G 25 0 0 0 0


H 20 0 0 0 0

Épület vakolása és festése

I 15 30 0 0 30


J 30 0 0 0 0

Gépi berendezések festése

K 10 0 0 0 0


L 5 0 0 0 0



eljárásokÉrtelmezzük a „gépek beszerzése” (D) tevékenységnek a tartalékidőjét:

Tudjuk, hogy a TFD=120: ha a gépek beszerzését megelőző esemény (a projekt kezdése) a 0. napon megtörténik és a gépek beszerzésének elég a lehető legkésőbb, vagyis a 135. napon befejeződnie, akkor a két időpont között bármikor 120 napig szüneteltetjük a munkavégzést.

Az FFD=40: ha a gépek beszerzése a megelőző esemény (a projekt kezdésének) a legkorábbi időpontjában (0. nap) elkezdődik, és a követő tevékenységet, vagyis a gépek alapozását is a lehető legkorábban szeretnénk indítani, akkor 40 napig szüneteltethetjük a munkavégzést a teljes projektidő megváltoztatása nélkül.

Az IFD=40: ha a gépek beszerzése a megelőző esemény (a projekt kezdésének) legkésőbbi időpontjában (0. nap) kezdjük, és a követő tevékenységet, vagyis a gépek alapozását is a lehető leghamarabb szeretnénk megkezdeni, úgy 40 napig szüneteltethetjük a munkavégzést a teljes projektidőre gyakorolt hatás nélkül.

A CFD=120: ha a gépek beszerzése a megelőző esemény (a projekt kezdésének) legkésőbbi időpontjában kezdjük és a követő tevékenységet, vagyis a gépek alapozását is elég a lehető legkésőbb elkezdenünk, úgy 120 napig szüneteltethetjük a munkavégzést a teljes projektidőre gyakorolt hatás nélkül.

Ha megnézzük a kritikus úton lévő tevékenységeket, akkor vegyük észre, hogy a kritikus úton az összes tartalékidő = 0.

Hol és miért van a tartalékidők ismeretének jelentősége? Tételezzük fel, hogy a gépeket importáljuk, és a projekt kezdetekor a forint/euro árfolyam kedvezőtlenül alakult, gyengült a forint. Meddig tolhatjuk el a gépek importját? A tartalékidő ismeretében a gépek beszerzését maximálisan 120 napig halaszthatjuk, anélkül, hogy ez a teljes projektidőre hatást gyakorolna, mert TFD=120 nap. Spekulálhatunk tehát a kedvezőbb árfolyam alakulására.

Meddig késleltethetjük a gépek beszerzését úgy, hogy a gépek alapozását a lehető leghamarabbi időpontban el tudjuk kezdeni? (Rendkívül változékony az időjárás, így mielőbb szeretnénk elkezdeni az alapozást, hogy ne késsen a projekt befejezése, ha az időjárási viszonyok miatt állnia kell az alapozási munkáknak.) A kapcsolódó tartalékidő ismeretében a gépek beszerzését 40 napig késleltethetjük úgy, hogy a követő tevékenység még a lehető leghamarabb elkezdődhessen és ne legyen hatással a projekt befejezési időpontjára.

Az egyes események és a hozzájuk rendelt tartalékidőt a 31. táblázat foglalja magába. A 4-es tartalékideje (S 4) azt jelenti, hogy a gépek beszerezésének elkészülte legkorábbi és legkésőbbi időpontja között 80 nap telhet el anélkül, hogy a teljes projektidőre hatást gyakorolna, tehát a gépek alapozásának megkezdése legkorábbi és legkésőbbi időpontja között is 80 nap különbség lehet. Vegyük észre, hogy a kritikus úton az esemény-tartalékidők is nullák.

4.3. Tevékenység csomópontú háló szerkesztése adott példa alapjánFeladat:

A projekt kivitelezéséhez válasszuk a tevékenység csomópontú hálót. Ennek alkalmazása milyen előnnyel jár? Miért célszerű – adott esetben – ezt a módszert választani?

A kapcsolódó kérdésekre a választ a 31. táblázatban találjuk. A 32. táblázatban kerültek feltüntetésre a CPM (Kritikus út módszere) és az MPM (Tevékenység csomópontú háló) tervezési technikák között fennálló különbségek.

31. táblázat. A takarmánykeverő üzem beruházásának eseményei és a hozzájuk kapcsolódó tartalékidők

Esemény megnevezése Esemény száma Esemény-tartalékidő (S)Projekt kezdése 0 0Terep rendezve 1 15

Építési anyagok beszerezve 2 0Épület alapozása kész 3 0



eljárásokEsemény megnevezése Esemény száma Esemény-tartalékidő (S)

Gépek beszerezve 4 80

Gépek alapozása kész 5 0Falazás kész 6 0

Tetőkészítés és tetőfedés kész 7 0Víz- és villanyszerelési munkák befejezve

8 0

Épület vakolása és festése kész 9 30

Gépi berendezések szerelése kész 10 0Gépi berendezések festése kész 11 0

Projekt befejezése 12 0

32. táblázat. Tevékenység élű és tevékenység csomópontú hálók közti alapvető különbségek

Megnevezés Tevékenység élű háló (CPM technika)

Tevékenység csomópontú háló (MPM technika)

Tevékenység háló éle háló csomópontjaEsemény jelölhető nem jelölhető

Többszörös függőségi kapcsolatok

nem jelölhető jelölhető

Tartalékidők értelmezhetősége teljes-, szabad-, feltételes- és független tartalékidők (TF, FF, CF, IF)

csak teljes tartalékidő (TF)

Látszattevékenység szükséges lehet csak „start” és „cél” tevékenységek

Start / Cél tevékenységek nincs rá szükség szükséges lehetTevékenységgel kapcsolatos időadatok (EST, LST, EFT, LFT)

bonyolultabban számolható egyszerűen számolható


A 32. táblázatból leolvasható, hogy azért célszerű a tevékenység csomópontú háló alkalmazása, mert elegendő számunkra csak a teljes tartalékidő meghatározása. Nem kell a „start” és „cél” látszattevékenységeken kívül másokkal is dolgozni.

Térjünk vissza a takarmánykeverő üzem létesítésének példájához és ábrázoljuk a projektdiagrammot a 31. táblázat alapján. MPM technika alkalmazása esetén a tevékenységeket téglalappal jelöljük, amelyben feltűntetjük a tevékenységek jelét. A tevékenységek közti kapcsolatot nyilak jelölik. Tevékenység csomópontú hálón csak tevékenységeket értelmezünk, eseményeket nem! E technika alkalmazása a 31. ábrát eredményezi.

Hasonlítsuk össze a 30. és a 31. ábrákat! Vegyük észre, hogy amíg a CPM technikával készült 30. ábrán látszattevékenységekre volt szükség, az MPM technika alkalmazása ezt kiiktatja, látszattevékenység alkalmazására nincs szükség. (a szaggatott nyilak helyett is folytonos nyilak szerepelnek). Figyeljük meg, hogy a 32. és 33. ábrán, az MPM ábrázolási technika miatt „start” és „cél” tevékenységek alkalmazása vált szükségessé a több kezdő, illetve a több végpont problémájának elkerülése céljából. Ez a 32. és 33. ábrán részletesen is szemléltetésre kerül



eljárások

31. ábra. A takarmánykeverő üzem beruházásának ábrázolása MPM módszerrel

32. ábra: Az MPM technikával szerkesztett háló, a „start” tevékenység alkalmazásának szükségessége

33. ábra. Az MPM technikával szerkesztett háló, a „cél” tevékenység alkalmazásának szükségessége

Tevékenység élű és tevékenység csomópontú háló szerkesztése esetén egyaránt fontos az egyértelműen megkülönböztethető kezdő- és végpont. Ezek hiányában kettő, vagy többértelművé válik a projekt kezdete, illetve befejezése, mely félreértésekhez vezetne, ugyanis az egyik legfontosabb jellemző, a teljes projekt átfutási időt sem lehetne egyértelműen meghatározni.

Az időelemzést MPM technika alkalmazása esetén is el tudjuk készíteni. A szükséges értékek és jelölésük az alábbiakban összegezhető:

Egy tevékenység legkorábbi kezdési időpontja: (EST: Earliest Start Time)

Egy tevékenység legkorábbi befejezési időpontja: (EFT: Earliest Finish Time) EFT=EST+D

Egy tevékenység legkésőbbi befejezési időpontja: (LFT: Latest Finish Time)

Egy tevékenység legkésőbbi kezdési időpontja: (LST: Latest Start Time) LST=LFT-D

A teljes tartalékidő kiszámítása:

TFi=LSTi-ESTi vagy: TFi=LFTi-EFTi tehát a legkésőbbi és a legkorábbi kezdések vagy befejezések különbségeként is megkapható.

A többi tartalékidőt tevékenység csomópontú háló esetén nem értelmezzük! MPM technika esetén a tevékenységek és az egyes időértékek közötti kapcsolat a 34. ábrán követhető nyomon.



eljárások

34. ábra. MPM tevékenységek és köztük levő kapcsolat Forrás: a szerző saját munkája

A háló időelemzésénél először a legkorábbi időadatokat számítjuk ki a tevékenységeket összekötő függőségi nyilak irányával megegyezően (többnyire balról jobbra), mindig a nyilakon haladva.

Ha egy tevékenység többirányú kapcsolati rendszerrel is rendelkezik, akkor mindig a legnagyobb (MAX) időadat mutatja a legkorábbi kezdést, hiszen akkor kezdhetünk el leghamarabb egy adott tevékenységet, ha az összes megelőző tevékenységet már befejeztünk.

A legkorábbi időadatok kiszámítását az alábbi összefüggések segítségével végezzük, alapozva a 34. ábrán látható összefüggésekre.

ESTi + Di = EFTi

EFTi = ESTj

ESTj + Dj =EFTj

Az összefüggéseknek megfelelően adódik, hogy

„Start” tevékenység mindig legkorábban a 0. napon kezdődik és fejeződik is be, mivel egy látszattevékenység. Mivel „A”, „B” és „D” tevékenységeket a „Start” tevékenység előzi meg, így mindegyikük a 0. napon kezdődik legkorábban. Tehát,



eljárásokA legkorábbi időadatok kiszámítása után retrográd módszerrel, vagyis a függőségi nyilakon visszafelé (többnyire jobbról balra) haladva határozzuk meg az egyes tevékenységekhez tartozó legkésőbbi időadatokat. Ha egy tevékenység többirányú kapcsolati rendszerrel is rendelkezik, akkor mindig a legkisebb (MIN) időadat mutatja a legkésőbbi befejezést, hiszen úgy kell legkésőbb befejeznünk egy adott tevékenységet, hogy az összes tevékenység a legkésőbbi kezdési időpontjának megfelelően el tudjon kezdődni, és ne nőjön a teljes projektidő.

A legkésőbbi időadatok kiszámítását az alábbi összefüggések segítségével végezzük szintén a 34. ábra alapján:

LFTj – Dj = LSTj

LSTj = LFTi

LFTi + Di = LFTi

Az összefüggéseknek megfelelően:

„Cél” tevékenység mindig a teljes projektidő (TPT) napján kezdődik és fejeződik is be, mivel egy látszattevékenység.

Mivel „I”, és „L” tevékenységeket a „Cél” tevékenység követi, így mindegyiküket a 195. napon kell legkésőbb befejezni.

Az időelemzés grafikus ábrázolása a 35. ábrán található.

A gyakorlati életben nem ritka a tevékenységek illetve események között fennálló többszörös függőség problémája, illetve ennek kezelése.

Feladat:

Vizsgáljuk meg a korábban bemutatott megelőzési táblázatot! Mivel célunk egy jól használható projektháló készítése, így figyelembe kell venni az un. technológiai időszükségleteket is, amelyeket a 29. táblázat nem tartalmaz. Ilyen idők – a példát alapul véve - a beton kötési ideje, ami példánkban legyen 2 hét, azaz 14 nap, a fal száradási ideje, illetve az adott garanciális feltételeket, melyeket a 33. táblázat megjegyzés rovatában tűntettünk fel.

A valóság jobb leképezése érdekében a többszörös függőségeket is figyelembe vevő tevékenység csomópontú



eljárásokhálót kell elkészíteni. Az alkalmazott jelölések megegyeznek a már korábban tárgyalt tevékenység csomópontú hálóéval. A különbség csupán a kapcsolat jellegében van. A tevékenységek között négyféle kapcsolatot különböztetünk meg. Ezek az alábbiak:

Befejezés-kezdés: BK - Az előző tevékenység befejezését követően kezdődhet a követő tevékenység. Például az „A” tevékenység befejezése után 5 időegységgel kezdődhet a „B” tevékenység.

vagy

Kezdés-kezdés: KK - Az előző tevékenység kezdését követően kezdődhet a követő tevékenység.

Pl.: Az „A” tevékenység kezdése után 5 időegységgel kezdődhet a „B” tevékenység.

vagy

33. táblázat: A takarmánykeverő üzem beruházása többszörös függőséggel



eljárások

35. ábra: A takarmánykeverő üzem beruházásának ábrázolása és időelemzése MPM technika alkalmazása esetén

Befejezés-befejezés: BB - Az előző tevékenység befejezését követően fejeződhet be a követő tevékenység.

Például: Az „A” tevékenység befejezése után 5 időegységgel fejeződhet be a „B” tevékenység.

vagy

Kezdés-befejezés: KB - Az előző tevékenység kezdését követően fejeződhet be a követő tevékenység.

Például: Az „A” tevékenység kezdése után 5 időegységgel fejeződhet be a „B” tevékenység.

vagy

Vegyük észre, hogy példánkban a közvetlen megelőzési lista nem változik, csupán a korábban ismertetett hálótervekhez képest újabb szigorító feltételekkel élünk.

Az időelemzés során a 35. ábrát alapul véve haladunk, így először a legkorábbi időadatokat határozzuk meg a „Start” tevékenységből kiindulva.

Az időelemzés során a 35. ábrát alapul véve haladunk, így először a legkorábbi időadatokat határozzuk meg a „Start” tevékenységből kiindulva.



eljárások

„C” és „F” között BK14 kapcsolat:

EFTC + 14 = ESTF 55 + 14 = 69

EFTF = 69 + 50 = 119

„F” és „G” között BK7 kapcsolat:

EFTF + 7 = ESTG 119 + 7 = 126

EFTG = 126 + 25 = 151 = ESTH

EFTE = 69+15 = 84

„J” tevékenység „E”-hez BK14 kapcsolaton keresztül kötődik, míg „H” tevékenység BK0 kapcsolatban áll vele, ezért:

„K” és „J” tevékenységek közt kétszeres kapcsolat van: BB9 és BK3.

EFTK + 9 = EFTL 211 + 9 = 220

EFTK + 3 = ESTL 211 + 3 = 214

Vegyük észre, hogy a két értéket még nem lehet összehasonlítani, hiszen az egyik EFT, a másik EST. Át kell őket alakítani úgy, hogy mindkettő EFT vagy EST legyen! Alakítsuk őket EST –vé!

EFTL – D = ESTL = 220 – 5 = 215

Átalakítás után össze tudjuk őket hasonlítani:

ESTL = MAX (214;215) = 215

A „CÉL” látszattevékenységet két tevékenység is megelőzi, így:

Határozzuk meg a legkésőbbi időadatokat is. Ezt retrográd módszerrel tesszük, ahogy ezt már korábban említettük:

LSTL = 220 - 5 = 215 = LFTK

„L” és „K” között kétszeres kapcsolat: BB9 és BK3



eljárások

„L” és „K” között kétszeres kapcsolat: BB9 és BK3

LSTH = 171 - 20 = 151 = LFTG

LSTG = 151 - 25 = 126

„G” és „F” tevékenységek között BK7 kapcsolat van, ezért:

LSTG – 7 = LFTF 126 – 7 = 119

LSTF = 119 – 50 = 69

„J” és „E” tevékenységek között BK 14 kapcsolat van, így:

LSTJ – 14 = LFTE 171 - 14 = 157

„C” tevékenységbe két irányból juthatunk: „F”-ből BK14 kapcsolaton keresztül és „E”-ből szintén BK14 kapcsolat által:

„E” és „D” tevékenységek között KK5 kapcsolat miatt:

LSTE – 5 = LSTD 142 – 5 = 137

LSTC = 55 – 25 = 30

A 36. ábráról leolvasható, hogy a szigorított feltételek figyelembevétele miatt a teljes projektidő 195 napról 220 napra nőtt. A projekt ábrázolása a 35. ábrához képest jelentősen nem változott, különbséget csupán a több, és eltérő függőségeket tartalmazó nyilak feltűntetése jelent.



eljárások

36. ábra. A takarmánykeverő üzem beruházásának ábrázolása és időelemzése MPM módszerrel többszörös függőségek figyelembevétele esetén

4.4. A kockázati elemek kezelése a hálóban /PERT/Feladat:

A beruházás megvalósítása során számos kockázati tényezővel is számolni kell. A támogatás elnyerése érdekében a pályázati szempontoknak megfelelően a kockázati tényezők elemzése is szükséges. Ismerni kell tehát, hogy a várható befejezési időnek mekkora a valószínűsége. Ilyen esetekre eredményesen alkalmazható a PERT módszer, a hármas időbecslés módszere.

A sztochasztikus háló legfőbb jellemzője, hogy olyan tevékenységeket tartalmaz, melyek időtartama valószínűségi változó. Ennek megfelelően közelítő becslést kell adni a tevékenység időtartamára, melyet a hármas időbecsléssel, vagyis a PERT módszer segítségével is megkaphatunk. Mivel a tevékenységek időtartama valószínűségi változó, nyilvánvaló, hogy azok időtartamára csak a valószínűségek ismeretében tudunk becslést adni. A kritikus út viszont a tevékenységek időtartamától függ, vagyis a tevékenységek valószínűségének ismeretében szintén egy valószínűségi változó. Következésképp, ha a tevékenységek időtartamára egy becslést adunk, akkor a kritikus útra is csak egy becslést tudunk adni.

A hármas időbecslés (PERT) módszer a tevékenység időtartamát, valamint varianciáját az alábbi összefüggés alapján becsüli:

ahol

σ = a tevékenység szórása

v = a tevékenység varianciája

te = a tevékenység becsült időtartama

tm = átlagos körülmények között szükséges időtartam



eljárásokto = a legrövidebb időtartam (optimális feltételek állnak fenn)

tp = a leghosszabb időtartam (a pesszimista feltételek állnak fenn)

Tekintsük az alábbi példát:

Az „A” tevékenység idejére és szórására vagyunk kíváncsiak. Ismert, hogy átlagos körülmények közt a tevékenység végrehajtásához 15 nap kell. Az „A” tevékenység időjárásfüggő (legyen például alapozás). Napos, száraz idő esetén az „A” tevékenységet már 10 nap alatt is be lehet fejezni. A lehető legkedvezőtlenebb időjárási körülményeket feltételezve a tevékenységet csak 28 nap alatt tudjuk elvégezni.

Tevékenységünk becsült időtartama PERT módszerrel:

(10+15*4+28)/6 = 16,33 nap szórása: √((28-10)/6) = 1,73

Véletlen tartalmú tevékenységeket tartalmazó hálók időelemzésénél az alábbi összefüggést alkalmazhatjuk, normális eloszlást feltételezve:

ahol

TPT: a teljes projekt átfutási ideje

TPTp: a teljes projekt átfutási ideje p% valószínűséggel

TPT50%: a teljes projekt átfutási ideje 50% valószínűséggel (A projekt ábrázolását követő időelemzés során kapott TPT érték.)

σTPT: a teljes projekt átfutási idejének a szórása (v = σ2), vagyis: σTPT = √vTPT és

σvTPT: teljes projektidő varianciája (A kritikus úton levő tevékenységek varianciáinak összege.)

Fp: a normális eloszlásfüggvény értéke „p” valószínűség esetén

(A standard normál eloszlású változó eloszlásfüggvényének értékeit a mellékletben található 2. melléklet tartalmazza.)

Feltételezzük a kritikus út változatlanságát. A projektet záró tevékenységhez vagy eseményhez tartozó variancia meghatározásánál csak a kritikus úton elhelyezkedő varianciákat vesszük figyelembe, vagyis a minimum elvet alkalmazzuk. A takarmánykeverő üzem létesítését számos kockázati tényező befolyásolja, így az egyes tevékenységek pontos időtartama sem ismert. Ebben az esetben a projektmenedzser saját maga, vagy szakértők bevonásával meghatároz optimista, pesszimista és legvalószínűbb időtartamokat. Az adott tevékenységre vonatkozóan a 34. táblázat, az ismert összefüggések alapján a tevékenységek becsült időtartamát és varianciáját a 35. táblázat tartalmazza.


toptimista : a tevékenység időtartama optimista feltételezésekkel élve

tpesszimista : a tevékenység időtartama pesszimista feltételezésekkel élve

tlegvalószínűbb : a legvalószínűbbnek tartott tevékenység időtartam



eljárások

ahol „v” az adott eseményt megelőző kritikus tevékenységek varianciáinak az összege.

Az EET és LET kiszámítása a korábban leírtak alapján történik. A tartalékidők meghatározása a CPM háló alapján lehetséges.

34. táblázat. A takarmánykeverő üzem beruházása tevékenységeinek időtartama PERT módszer alkalmazása esetén

Megnevezése Közvetlen megelőzési lista

Tevékenység időtartamának becsléseoptimista pesszimista legvalószínűbb

Tereprendezés A - 12 18 15


B - 28 38 30

Épület alapozása C AB 18 26 25Gépek beszerzése

D - 14 19 15

Gépek alapozása E CD 10 17 15

Falazás F C 28 69 50Tetőkészítés és tetőfedés

G F 17 30 25


H G 18 25 20


I H 12 24 15


J EH 21 35 30


K J 9 17 10


L K 4 9 5

(Forrás: a szerző saját munkája)

35. táblázat. A takarmánykeverő üzem beruházása tevékenységeinek időadatai és varianciái

Megnevezése to tp tm te vTereprendezés A 12 18 15 15 1Építési anyagok beszerzése

B 28 38 30 31 2,78

Épület C 18 26 25 24 1,78



eljárásokMegnevezése to tp tm te v

alapozása

Gépek beszerzése

D 14 19 15 155 0,056

Gépek alapozása

E 10 17 15 14,5 1,36

Falazás F 28 69 50 49,5 46,69Tetőkészítés és tetőfedés

G 17 30 25 24,5 4,7


H 18 25 20 20,5 1,36


I 12 24 15 16 4


J 21 35 30 29,5 5,4


K 9 17 10 11 1,78


L 4 9 5 5,5 0,69

(Forrás: a szerző saját munkája)

Az eredmények alapján a projekt diagramja a 37. ábrán látható. Feltételeztük, hogy a projektidő tartása fontos kritériuma a pályázat kedvező elbírálásának. Úgy ítéljük meg, hogy a tervezett kivitelezési időt 90%-os valószínűséggel tartani lehet. Számszerűsítsük ennek következményeit. Ehhez az alábbi összefüggést használjuk.

Gyűjtsük ki az ismert adatokat:

TPT50% = 195,5

σTPT = √vTPT ≈ 8,08

P = 90% → 0,90

90% → 1,28 (táblázatból kikeresve)

A Standard normál eloszlású változó eloszlásfüggvényeit tartalmazó táblázat használata:



eljárásokElőször a táblázat belsejéből kikeressük a 90% → 0,9 értékhez legközelebb eső számot, majd előbb a függőleges tengelyről hozzárendeljük a „z” értéket (egészeknek és tizedeknek felel meg), végül kiegészítjük a vízszintes tengelyen levő értékkel (századoknak felel meg).

37. ábra. A takarmánykeverő üzem beruházásának ábrázolása CPM és időelemzése PERT módszer segítségével Forrás: a szerző saját munkája

Behelyettesítve a képletbe:

90%-os valószínűséggel 206 nap alatt lehet befejezni a projektet, tehát 206 napot kell beírni a pályázat megfelelő rovatába.

Feladat:

Egyéb tényezők miatt kedvező lenne a beruházást 180 nap alatt befejezni. Mi a valószínűsége, hogy 180 nap alatt ez bekövetkezhet?

A már ismert és alkalmazott képletet használva adódik, hogy

Ismert adatok:

TPT50% = 195,5


TPTp = 180 nap

Felhasználva a Φ(-z) = 1- Φ(z) statisztikai összefüggést:

│-1,92│ = 1,92 → táblázatból → 0,9726 → 1-0,9726 = 0,0274



eljárások

Fp = 2,74 % valószínűséggel lehet a projektet 180 nap alatt befejezni. Ez nagyon alacsony érték, ezért a kínálkozó lehetőséget nem szabad elfogadni.

Feladat:

A projektmenedzser a beruházás kezdetétől számítva – rendkívül kedvező külföldi utazási lehetőséget kapott. A projekt megkezdésétől számítva a 210. napon kellene utaznia. Lemondja vagy fogadja el az utazási lehetőséget?

Ismert adatok:

TPT50% = 195,5


TPTP = 210

A FP értékét a standard normál eloszlású változó eloszlásfüggvényének értékei közül határozhatjuk meg:

1,79 → 0,9633 → P = 96,33%

A kapott eredmény alapján 96,33%-os a valószínűsége annak, hogy a 210. napra a beruházás befejeződik. A külföldi utazást nem lenne célszerű lemondani. .

5. A fedezeti elv és alkalmazásaEddigi tanulmányaik során, többször is találkoztak már az alábbi fogalmakkal; állandó-, és változó költség, üzemméret, fedezeti pont, fedezeti volumen, fedezeti hozzájárulás, fedezeti összeg. E fogalmakat értelmezték, egyszerű példák megoldásával is bizonyították az alapvető ok-okozati összefüggéseket. Hogy e kategóriákat ismételten felelevenítjük, annak alapvető oka a megoldandó feladatok komplexitásában is keresendő, továbbá abban, hogy e fogalmak tágabb értelmezése révén újabb összefüggésekre, és szakmai területekre tudunk rámutatni, ahol e fogalmak között fennálló ok-okozati összefüggéseknek a döntések előkészítésében, azok szakmai megalapozásában fontos szerepük van.



eljárásokA 2.2. alfejezetben már néhány fontos összefüggés megtárgyalásra került sor. A termelési és költségfüggvények alapján számszerűsítettük a kritikus ráfordítási színvonalakat, amelyekhez a maximális hozam és a maximális jövedelemtömeg tartozik. A marginális hozam, annak értéke és költsége alapján, további fontos összefüggésekre kell rávilágítani. Ahogy ezt láttuk a 21. táblázatban a marginális hozam költsége közelített a hozam árához, értéke pedig a ráfordítás árához. Ha e hozam színvonalnál egy egységnyivel többet termelünk, akkor a költség jobban nő, mint a bevétel, ezért a termelés jövedelemtömege csökken. Előfordulhat, hogy a termék önköltsége magasabb lesz az egységáránál. Ebből nem következik az, hogy a termék termelését abba kell hagyni. Ennél bonyolultabb a helyzet és a válasz is.

Tételezzük fel, hogy a terméket vállalati keretek közé emeljük át, és a vállalat többféle terméket is termel. Ebben az esetben pontosabb információkra van szükségünk, figyelembe kell venni a vállalat egészét. A veszteséges termék termelése attól függ, hogy annak vesztesége hogyan érinti a vállalat összes termelési költségét és ezen keresztül jövedelmezőségét. Általában mindaddig érdemes a kérdéses terméket termelni, amíg annak ára magasabb, mint az arra eső átlagos változó költség. (Akkor ugyanis a változó költség megtérül és az állandó költségből is valamennyi: annyi, amennyivel az ár felülmúlja a változó költséget. Tehát az állandó költségeknek még van fedezete).

A vállalkozó gazdálkodása közben két kritikus ponttal találja magát szemben, amely minimális követelményt támaszt.

• Az egyik, amikor a termelés növelése már elérkezik ahhoz a ponthoz, ahol az árbevétel éppen azonos a változó költséggel (Á = VK). Ettől kezdve nem szabad tovább növelni a termelést, mert ezután már a változó költség egy része sem térül meg. Ezt nevezik üzemszüneti pontnak, ahol a változó költségek egésze még megtérül az árbevételben, de több nem. Ezért természetesen profit sem termelődik.

• A másik kritikus pont a vállalat egész profitjára nézve, amikor az árbevétel az összes költséggel azonos (Á = ÖK), illetve amikor a piaci ár az átlagköltség minimumával egyenlő. Beleértendő ebbe az átlagköltségbe az alternatív költség, illetve az árbevétel részeként a normálprofit. Ezt a pontot fedezeti pontnak nevezik, mivel minden költséget (változó + fix) fedezi. E szerint a fedezeti pont az állandó és változó költségek együttes összegénél van, ami mellett így nincs nyereség, de veszteség sem.

Ha nincs gazdasági profit, a vállalat tartósan működőképes lehet, beleértve a felhalmozási képességét is. Ha rövidtávon nem térül meg a fix költség, a termelés akkor is folytatható egy ideig a veszteséges termék esetében: az egész vállalat veszteségessé válásának elkerülése érdekében.

Természetesen a vázolt elméleti összefüggések a számok alapján is igazolhatók. Más szemszögből megközelítve az összefüggéseket, bontsuk elemeire az egyes tényezőket. A tényezők elemeinek kapcsolatai a 39. ábrán követhetők nyomon.



eljárások39. ábra. A fedezeti hozzájárulás ok-okozati összefüggései Forrás: a szerző saját munkája

Az ár funkciója, hogy fedezze a termelés költségeit és legyen profit tartalma is. Ha elemeire bontjuk a profitot alakulására ható tételeket, akkor látható, hogy az árbevétel egyik tényezője az ár lesz, a hozam pedig az árutermék mennyisége. Mivel az ár egységnyi, ezért az átrendezés utáni összefüggésben a költségek közül is csak fajlagos értéket rendelhetünk hozzá. Ez a fajlagos költség viszont csak a fajlagos arányosan változó költség lehet. Ez a költség viszont – ahogy ez szintén ismert – ugyanúgy, mint az ár, fajlagosan állandó. A kettő tétel különbsége adja a fedezeti hozzájárulás (FH). Az elmondottakból következik, hogy ez szintén fajlagos, tehát az egységnyi termékre jutó fedezeti hozzájárulás összegét kapjuk meg. A keresett érték a hozam lesz. Ha azt a volument keressük, amely fedezi az összes költséget, akkor a profitot nullának vesszük. Az elmondottak alapján felírható tehát az alábbi összefüggés

ahol

Q: Fedezeti volumen (t, kg, ha… stb.)

F: Fix költségek (Ft)

p: Egységár /Ft/t, kg …stb.)

V: Fajlagos arányosan változó költség (Ft/t, kg…stb.)

FELADAT:

Vegyük alapul a komplex növényvédelmi szolgáltatás már ismert értékeit. Az értékesítési ár 3300 Ft/ha, a fajlagos változó költség 1228 Ft/ha, az összes állandó költség 4o48 ezer Ft (amortizáció 3944 ezer Ft, egyéb ráfordítások 140 ezer Ft). Mekkora terület jelenti a fedezeti volument? A fenti összefüggést felhasználva adódik, hogy

A szolgáltatás fedezeti volumene tehát 1953,7 ha. Az ellenőrzés eredménye a 38. táblázatban található.

38. táblázat. A fedezeti volumenhez tartozó értékek

Megnevezés Algoritmus Összesen (ezer Ft)Állandó költség megadva 4048

Összes változó költség 1953,7 * 1128 2399Összes költség 6447Árbevétel 1953,7*3300 6447Profit 158258-158220 0

A táblázatban szereplő árbevétel adja a fedezeti pontot. A fedezeti pont azt az árbevételt jelenti, amely mellett a vállalati eredmény nulla. A fedezetszámítás grafikus ábrázolása a 40. ábrán található.

FEDEZETI PONTOT ADÓ ÁRBEVÉTEL = FEDEZETI VOLUMEN X EGYSÉGÁR



eljárások

40. ábra: A fedezetszámítás grafikus ábrázolása Forrás: Pupos –Péter Zs.-Szőllősi (2010)

Az ábra jól szemlélteti a különböző kibocsátási és értékesítési volumenek mellett realizálható fedezeti hozzájárulás és a profit (nyereség vagy veszteség) alakulását. A pontosan elkészített diagram megmutatja, hogy mennyit kell termelni és eladni ahhoz, hogy elérjük a fedezeti pontot, és hogy ehhez a szinthez milyen mértékű kapacitáskihasználás tartozik. Ezen túl a diagram minden értékesített mennyiségre megadja az állandó, a változó és az összes költség, valamint az árbevétel kapcsolatát. Ezt ÁKFN (Árbevétel – Költség – Fedezet - Nyereség) struktúra és fedezeti pont-elemzésnek is nevezik.

Fel kell hívni a figyelmet a fedezeti összeg, fedezeti pont és a számviteli eredménykategóriák közötti összefüggésekre. Az egyes eredménykategóriák közötti összefüggések – a számok tükrében – az alábbiak szerint értelmezendők:

A fedezeti pont vállalati szinten – valamennyi tevékenységet összesítve – is értelmezhető és számítható. A fenti számadatokat alapul véve, az egyes tételeket a célnak megfelelően átrendezve kapjuk az alábbi összefüggést:

Közvetett költségek 150 ezer FtEgyéb bevételek és ráfordítások egyenlege - 15 ezer FtPénzügyi műveletek eredménye 10 ezer FtRendkívüli eredmény 2 ezer FtFedezeti pontot jelentő fedezeti összeg 147 ezer Ft

A fentiekből következik az alábbi összefüggés:

Fedezeti pontot jelentő fedezeti összeg = Tervezett fedezeti összeg – Adózás előtti eredmény

A számadatokat behelyettesítve az összefüggésbe adódik, hogy:



eljárásokFedezeti pontot jelentő fedezeti összeg = 400 ezer Ft – 253 ezer Ft = 147 ezer Ft

Ahogy ez a számadatok alapján is ellenőrizhető, a kétféle módon számított fedezeti ponthoz tartozó fedezeti összeg megegyezik egymással, 147 ezer Ft. A fedezeti pontot adó árbevétel pedig, az elmondottaknak megfelelően:

A fedezeti pontot adó árbevétel ismeretében nyílik lehetőségünk arra, hogy nyomon kövessük a vállalati eredmény időarányos alakulását, hogy az értékesítés és az árbevétel volumene időbeni alakulásának dinamikája hogyan közelít a tervezett eredményhez, a tervhez viszonyított eltérések alapján mely területek jelentik a szűk keresztmetszetet, hol van szükség célirányos, tudatos beavatkozásra.

Kiemelten kell megemlíteni továbbá, hogy a fix kötelezettségek fogalma nemcsak a szűkebb értelemben vett költségeket jelentik, hanem ennél tágabban értelmezendő. A vállalati szinten jelentkező fix kötelezettségek, pl. hiteltörlesztés, a fizetendő kamat, a rendkívüli eredmény, az elvárt minimális eredmény, a haszonáldozati költség, stb. beépíthetők és értelmezhetők fix kötelezettségként. E tételek beépítése az árképzésnél nem nélkülözhető.

A vázolt összefüggéseknek a tervezésnél – a terv céljától függően – is fontos szerepe lehet. A költségviselők szerinti költségtervezés – költség-nemenként, illetve az alkalmazott kalkulációs tételeknek megfelelő bontásban – a hozamok közvetlen önköltségének tervezését alapozza meg, összhangban a vállalat önköltség-számítási szabályzatában lefektetett elvekkel. A költségek tervezésének többféle módszere ismert, melyeket önállóan vagy kombináltan is lehet alkalmazni. Ilyen módszer

• A rugalmas (flexibilis) költségtervezés módszere a költségek költséghelyenkénti tervezésére alkalmazható eljárás. Ezen módszerrel a költségek tervezése költség csoportonként, a költségjellemző és a reagálási fok ismeretében történik. A költségjellemző olyan, természetes mértékegységben kifejezhető mérőszám, amelynek változása a kapcsolódó költségcsoport alakulására döntő hatással van. A reagálási fok számszerűsítése az alábbi összefüggés alapján történik:

A költségváltozás % = (Reagálási fok % * Költségjellemző változása %)*100

Értelmezzük a fenti összefüggéseket egy egyszerű példán keresztül. A változó költségek és az árbevétel között fennálló kapcsolat reagálási foka a bázis időszakban 0,8. A bázisidőszak árbevétele 100 millió Ft, a tervezett árbevétel 110 millió Ft. Milyen összegű fedezeti hozzájárulás-többlet tervezhető a tárgyidőszakban?

Értelmezzük a feladat alapján a kapcsolódó fogalmakat:

Fedezeti hozzájárulás: Árbevétel – Változó költségek

Költségjellemző: Árbevétel

Költségcsoport: Változó költségek

Reagálási fok: 0,8

Számszerűsítsük az összefüggéseket:

A költségváltozás %-a = (0,8 x 0,1) x 100 = 8 %

Fedezeti hozzájárulás-bázis időszakban = 100 – 80 = 20 millió Ft

Fedezeti hozzájárulás-tárgy időszakban = 110 – ( 80 x 1,08) = 23,6 millió Ft

Fedezeti hozzájárulás-növekmény = 23,6 – 20 = 3,6 millió Ft



eljárások

6. Választás a beruházási változatok közöttEddigi tanulmányaik során a témakörhöz kapcsolódó ismeretanyaggal már foglalkoztak. A kapcsolódó ismeretanyag tárgyalásánál azonban a mélyebb összefüggések tárgyalására nem került sor. Ezért egy komplexebb beruházási példán keresztül vizsgáljuk meg és elemezzük az ok-okozati összefüggéseket.

6.1. A beruházás hatékonyságának mutatói és a pénzáramok becsléseA beruházás lényegében azt jelenti, hogy a jelenben pénzt adunk ki valamilyen üzleti elképzelés megvalósítására, amelytől a jövőben pénzbevételt remélünk. A beruházások, projektek megvalósítása előtt tehát döntést kell hozni, meg kell fogalmazni, és számszerűsíteni kell a döntés kritériumrendszerét, célszerű elvégezni érzékenységvizsgálatokat és kockázatelemezést is. Az elméleti összefüggéseket egy adott beruházásra vonatkozóan kell alkalmazni, amikor döntést kell hozni. Az elmélet gyakorlati alkalmazása azonban nem is olyan egyszerű feladat.

A beruházásokhoz kapcsolódó döntések k számszerűsített kritériumrendszeréhez sorolhatók a beruházás hatékonyságát kifejező mutatószámok. E mutatószámok közül a dinamikus hatékonysági mutatókat alkalmazzuk, melyek – ahogy ez már ismert - az alábbiak:

• Nettó jelenérték (Net Present Value; NPV)

ahol

C0 = a beruházás egyszeri ráfordítása

Ct = a beruházás pénzárama

t = a beruházás tervezett élettartama (vagy a hitel futamideje)

• Belső megtérülési ráta (Internal Rate of Return; IRR)

Beruházások, projektek megtérülésénél az IRR - mutató azt a kamatlábat jelöli, amellyel diszkontálva, a beruházás NPV-jének értéke zérus. Tehát a már ismert összefüggés alapján felírható az alábbi formula

azaz

• Jövedelmezőségi index (Profitability Index; PI)

• Diszkontált megtérülési idő (Discounted Payback Period;DPP)

Diszkontált megtérülési idő (Discounted Payback Period; DPP)



eljárásokA diszkontált megtérülési idő számítása során arra keressük a választ, hogy a beruházás megtérülési ideje hogyan alakul. Ennek megfelelően az NPV-t időszakról időszakra számszerűsítjük. A megtérülés azon időszakban következik be, ahol az NPV értéke nulla, illetve pozitív szám lesz (41. ábra).

41. ábra: A dinamikus megtérülési idő grafikus ábrázolása Forrás: Pupos –Péter Zs.-Szőllősi (2010)

Az ismertetett összefüggések alapján belátható, hogy a pénzáramlási folyamatok megbízható megfogalmazása, alapvető feltételét képezi a mutatószámok számszerűsítésének, illetve használhatóságának. Kiemelten kell megemlíteni azt is, hogy egy beruházás, vagy projekt létesítése esetén a pénzáramlás megfogalmazása sokkal összetettebb feladatot jelent, mint egy kötvény, vagy örökjáradék pénzáramának felírása. Ezért célszerű összefoglalva feleleveníteni azokat az alapelveket, amelyek figyelembevételét nem nélkülözhetjük a pénzáramlások leírásánál. Ezen alapelvek a következőképpen fogalmazhatók meg:

• A beruházások értékelésénél csak a pénzáramok relevánsak. A pénzáram legegyszerűbben úgy definiálható, mint a bevételek és kiadások különbsége. A nettó pénzáram tehát az adózott eredmény és az amortizáció.

• A pénzáramokat növekményi alapon kell becsülni. Ez azt jelenti, hogy minden pénzáramlást, amely a beruházás eredményeként változást okoz a cég vonatkozásában is, az elemzésnek magába kell foglalnia.

• A pénzáramlásokat adózott bázison kell mérni, mivel az adó csökkenti az eredményt, de ugyanakkor bevételnövelő is lehet.

• Valamennyi közvetett hatást figyelembe kell venni. Ez az elv, végső soron a beruházás működéséhez nélkülözhetetlen forgótőke-szükséglet változásának figyelembevételét jelenti.

• A lehetőségi költségekkel is számolni kell. Ezen elv olyan "költségek" figyelembevételét jelenti, amelyek a beruházáshoz felhasznált, lekötött erőforrás(ok) alternatív hasznosítási lehetőségének értékével egyenlő (haszonáldozati költség).

• Az inflációt konzisztensen kell kezelni. Ha a diszkontáláshoz névleges kamatlábat használunk, akkor a pénzáramlásokat is folyóáron kell számba venni.

A beruházások pénzáramlási folyamatát a következő pénzáramok írják le:

1/Kezdő pénzáram. A beruházás érdekében felmerült összes kiadást foglalja magában.

Összetevői;

- A tárgyi eszköz bekerülési értéke - Egyszeri forgóeszköz-szükséglet /forgótőke/ - Igénybevett erőforrások alternatív költsége + Selejtezésből adódó bevétel ± Adóhatás



eljárások2/Működésből származó pénzáram

+ Árbevétel - Termelési költség + Adózás előtti eredmény - Fizetett adó ± Adózott eredmény + Amortizáció ± Folyó működésből származó pénzáram ± Forgótőke változása = ± A működésből származó pénzáram

A működésből származó pénzáram nem egyéb, mint a beruházás eredményeként kimutatható nettó pénzáram. E pénzáram számszerűsítése több problémát is felvet, amelyre röviden ki kell térni. Arról van ugyanis szó, hogy nehezen különíthető el egyértelműen a vállalkozás szintjén a beruházás, projekt hatásának tulajdonítható forgótőke-változás. Nem feladatunk, hogy ennek részleteit e fejezet kapcsán részletesen tárgyaljuk. Most csak elégedjünk meg annyival, hogy törekedni kell a pénzáram reális felírására annak érdekében, hogy használható eredményeket kapjunk.

3/Végső pénzáram. Ennek két eleme van. Azokat a pénzösszegeket becsüljük, amelyek két forrásból származhatnak;

- Egyrészt, a beruházás élettartama végén az eszközök értékesítéséből, másrészt - A felszabaduló forgótőkéből.

6.2. Döntés a beruházási változatok közöttAz elmondottakat kövessük nyomon a növényvédelmi szolgáltatást nyújtó befektető csoport tervezett beruházása alapján. Annak bizonyítására, hogy a különböző pénzáramok hogyan befolyásolják a mutatószámok alakulását különböző pénzáramokkal is számszerűsítjük a hatékonysági mutatókat.

Első megoldásként vegyük alapul az A3 akciót és a T2 tényállapotot, úgy hogy a számviteli költség és eredménykimutatás adataival számolunk csak. A beruházás pénzáramai ebben az esetben a 39.táblázatban közölteknek megfelelően alakulnak.

39. táblázat. A beruházás tervezett pénzáramainak alakulása

A 39. táblázatban szereplő pénzáramok számszerűsítésének algoritmusa megegyezik a döntési mátrixnál



eljárásokleírtakkal. Fontos kérdés, hogy a pénzáramok tervezésénél hogyan kezeljük a haszonáldozati költséget, illetve az azt alakító tényezőket, mint. pl. adott esetben az igénybe vett földterület kieső jövedelmét egy épület beruházása esetén vagy az alternatív tőkebefektetés elmaradt hozamát, stb. Ezek végső soron nem jelentenek tényleges pénzáramlásokat. E tételek kezelése a diszkontráta segítségével megoldható úgy, hogy számszerűsített értékeit összeadjuk és ez lesz a mutatószámok számszerűsítésénél a diszkontráta. A mutatók számszerűsítésénél szintén fogadjuk el a 4%-ot. A számított értékek, a közölt számszaki értékek mellett az alábbiak szerint alakul:

NPVr=4% 3 130,05 Ft

IRR 7%

PIr=4% 1,106

A beruházást tehát érdemes megvalósítani, mert NPV-je pozitív. Ugyanezt mutatja a beruházás belső megtérülési rátája (IRR = 7%) is, hiszen magasabb, mint a kalkulativ kamatláb (4%). A számítások alapján a beruházás a 6 évben térül meg. Az IRR alapján levonható az a következtetés, hogy csak 7%-os hozamot adó alternatív befektetési lehetőség esetén lesz az NPV nulla. Az NPV alakulását az időszakok függvényében a 42. ábra mutatja.

A kapott eredmények jó támpontot adnak a kapcsolódó döntésekhez. Ha beruházási változatok között kell dönteni, több szempontot egyidejűleg célszerű mérlegelni. A pénzáramok reális tervezése, a kockázati elemek kezelése komoly szakmai kihívást jelent, és a döntéshozó személyétől sem függetleníthető. Ahogy ez már ismert, ha az NPV pozitív, akkor az már igazolja a beruházás megtérülését, de természetesen figyelembe kell venni annak időbeli alakulását is. E mellett fontos szerepet kell, hogy kapjon az IRR alakulása is. Az IRR és a jelenérték számításnál használt diszkontráta viszonya adott esetben a fő döntési kritérium is lehet.

A két változat NPV-je 3,5% diszkontráta mellett ugyanaz, belső megtérülési rátájuk viszont különböző, 7 illetve 8,2%

6.3. A pénzáramok és forrásstruktúra kapcsolódó kérdéseiA modell példában szereplő beruházás finanszírozása a gyakorlatban saját és idegen (vissza nem térítendő támogatás és hosszú lejáratú beruházási hitel) forrás igénybevételével is történhet. A megoldott példa esetében feltételeztük, hogy csak saját forrásról van szó. Fontos kérdés, hogy az idegen és gazdasági teherrel is együtt járó források bevonása estén hogyan tervezzük a pénzáramokat, a gazdasági teherrel járó külső források pénzáramaival hogyan korrigálunk stb. A korrekciók kezelésére többféle megoldással is lehet találkozni. Mivel az alkalmazott korrekcióknak jelentős hatása van a számított mutatókra, nem haszontalan, ha megvizsgáljuk az ok-okozati összefüggéseket a számok tükrében is. Tételezzük fel, hogy a beruházás megvalósításához hitel is igénybe veszünk, a szükséges forrás 40%-át teszi ki a hitel. A hitelkondíciók legyenek az alábbiak:



eljárásokFutamidő: 7 év

Kamatláb: 10%

Törlesztés: Változó összegű, évenként egy alkalommal, az év végén

Az NPV számításánál ismételten fel kell hívni a figyelmet arra, hogy az NPV nagysága a diszkontáláshoz felhasznált kamatláb függvénye. Beruházások esetében, mivel a pénzáramlás befektetés jellegű - először van a kiadás, utána a bevételt adó pénzáram/ok -, ezért az NPV a kamatláb monoton csökkenő függvénye. Ez abból a tényből következik, hogy annál nagyobb mértékben értékelődik le a jelenbeli befektetett pénzösszeg által generált jövőbeli bevétel, minél nagyobb az alternatív befektetési lehetőségek által biztosítható hozam, azaz a diszkontáláshoz felhasznált kamatláb. Az is ismert számunkra, hogy ha a pénzáramlás hitelfelvétel jellegű - azaz először van a pénzbevétel és utána a kiadások, a törlesztés -, akkor az NPV a kamatláb monoton növekvő függvénye. Ez a megállapítás annak a matematikai megjelenítése, hogy egy kötelezettséggel járó pénzáramot annál kedvezőbbnek tekinthetünk, minél magasabb az alternatívaként igénybe vehető források ára, azaz a diszkontáláshoz használt hitel, kölcsön kamatlába. Ugyanis minél magasabb ez a kamatláb, a jövőbeli kötelezettségek jelenértéke annál kisebb lesz. Ebből viszont következik, hogy az NPV-je nagyobb lesz. Nem lehet tehát közömbös számunkra az, hogy a külső források bevonása a beruházások finanszírozásába milyen kamatlábak érvényesítésével realizálódik, hisz ha a hitel pénzáramlásával korrigálunk, az a beruházás NPV-jét csökkenti. Miután meggyőződhettünk arról, hogy a hitelfelvétel NPV-je monoton növekvő, könnyebben megértjük, hogy a hitel felvétel miért csökkenti a beruházási változatok NPV-jét.

Fontos kérdés, hogy a hitelfelvétel pénzáramaival hogyan korrigálunk. A kamat kezelése nem jelenthet problémát. Mivel a hitel kamatterhe a pénzügyi műveletek ráfordítása, a beruházás tervezett eredményét csökkenti. A törlesztő részlettel való korrekció kérdése azonban már óvatosságra int. Ha csak elméletileg és szigorúan matematikai összefüggések alapján kezeljük a kérdést, akkor a törlesztés összegével is korrigálni kell a működés pénzáramát. Tehát e tétellel csökkentjük a működés pénzáramát. Könnyen belátható, hogy ennek jelentős hatása lesz az egyes mutatók alakulására, azokra csökkentőleg hat.

E korrekció figyelembe vételének egyik szakmai indoka lehet az, hogy hitelfelvétel esetén, mivel a törlesztés forrása csak az amortizáció és az adózott eredmény lehet, a törlesztésre fordított pénzösszeg megfoszt bennünket attól a lehetőségtől, hogy azt újra befektessük pl. egy 4%-os hozamot ígérő befektetésbe. Ha tehát a kamattal és a részlettel is korrigálunk, a kapott NPV-k különbsége pontosan meg kell, hogy egyezzen a törlesztést jellemző pénzáramlás és a törlesztés nélküli pénzáramlások különbségei jelenértékeinek összegével.

ÖNÁLLÓ BEADANDÓ FELADAT:

A pénzáramlások ismeretében számítással ellenőrizze le az alábbi állítást: Ha tehát a kamattal és a részlettel is korrigálunk, a kapott NPV-k különbsége pontosan meg kell, hogy egyezzen a törlesztést jellemző pénzáramlás és a törlesztés nélküli pénzáramlások különbségei jelenértékeinek összegével.

Azt viszont tudjuk, hogy a hosszú lejáratú hitel nem egyéb, mint a beruházáshoz szükséges mérleg szerinti eredmény megelőlegezése. Szakmai szempontból tehát akkor járunk el helyesen, ha a hitel gazdasági terheivel – a fizetendő kamattal – korrigáljuk csak a beruházás működésének pénzáramát. Ezért csak azt tartjuk döntési kritériumnak, hogy a beruházás termelje ki az alternatív tőkebefektetés elvárt hozamát, ami 4%. A kérdés tehát az, hogy a beruházás ennek a követelménynek megfelel-e úgy, hogy a kamattal csökkentjük csak a pénzáramokat.

MEGOLDÁS:

Első lépésként számszerűsítjük a hitel pénzáramait. A pénzáramokat a 40.táblázat tartalmazza.

40. táblázat. A hitel törlesztésének pénzáramai

Év Hitel Kamat Törlesztés Részletezer Ft

1 11840 1184 1691 28752 10149 1015 1691 2706

3 8458 846 1691 2537



eljárásokÉv Hitel Kamat Törlesztés Részlet

ezer Ft4 6767 677 1691 23685 5076 508 1691 2199

6 3385 339 1691 20307 1694 169 1694 1863

Össz. 4738 11840 16578

A törlesztő részlet számszerűsítése: 11840 : 7 = 1691 ezer Ft

Mivel a hitel kamatát költségként számoljuk el, ez a beruházás tervezett eredményét – a folyamatos működés pénzáramát - csökkenti, ezért a korrekciónál csak a törlesztés összegével korrigálunk. Vizsgáljuk meg az elmondottakat a számok tükrében is. A kapott eredményeket és a hiteltörlesztéssel korrigált beruházási pénzáramokat a 41. táblázat tartalmazza.

Hitelfelvétel mellett – ha a 41. táblázatban szereplő algoritmust Pénzáramok-1 elfogadjuk – a beruházást nem érdemes megvalósítani, mivel az NPV negatív, 4%-os elvárt hozamráta mellett.

41. táblázat: A hiteltörlesztéssel korrigált pénzáramok

Megnevezés

t0 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7

Kezdő pénzáram

-29600

Folyamatos működésből származó pénzáram

5474 5474 5474 5474 5474 5474 5474

Kamat -1184 -1015 -846 -677 -508 -339 -169

Kamat adóhatása

189 162 135 108 81 54 27

Törlesztés -1691 -1691 -1691 -1691 -1691 -1691 -1691Korrigált pénzáram

2788 2930 3072 3214 3356 3498 3641

Forgótőke változása

Működés pénzárama

2788 2930 3072 3214 3356 3498 3641

Végső pénzáram

Pénzáram-1

-29600 2788 2930 3072 3214 3356 3498 3641

Pénzáram-2*

-29600 4479 4621 4763 4905 5047 5189 5332

*Törlesztés nélkül

Az egyes mutatók kapott értékei az alábbiak:

NPV-1r=4,00% -10040 ezer Ft IRR-1 -6,2%PI-1r=8,00% -0,66



eljárások NPV-2r=4,00% -281 ezer FtIRR-2 3,7 %PI-2r=8,00% -0,99

Az NPV-ék különbsége – a hitel nélküli és hitellel történő finanszírozási változatok között – pontosan meg kell, hogy egyezzen a törlesztést jellemző pénzáramlás és a törlesztés nélküli pénzáramlások különbségei jelenértékeinek összegével. A 41. táblázatban szerepelő Pénzártamok-2 algoritmus szerint, a hiteltörlesztés összegét nem vesszük figyelembe, így az NPV értéke csak -281 ezer Ft.

Könnyen belátható, ha a hitelfelvétel mellett vissza nem térítendő állami támogatás is kapunk, a vállalat számára a kezdő pénzáram – az állami támogatással csökkentett összeg lenne. E finanszírozási konstrukció esetén az állami támogatás javíthatja - a kisebb kezdő pénzáram miatt - a beruházási projekt mutatószámait.

Fontosnak tartjuk hangsúlyozni – ami egyébként az előzőekben vázoltak alapján is látható – hogy a nettó jelenérték számítása és gazdasági tartalma attól függően változik, hogy a kapcsolódó pénzáramok számításánál milyen kiadásokat és bevételeket veszünk figyelembe. A bevételek és kiadások pénzáramainak tervezésénél a különféle szempontok érvényesítése a kezdő és a projekt ereményeként várható pénzáramoknál egyaránt jelentkezik. A vázoltaknak megfelelően, ha a projekt tulajdonosonál jelentkező pénzáramokat vesszük csak alapul, akkor pénzügyi nettó jelenértékről (FNPV, Financial Net Present Value), ha viszont egyéb, társadalmi szintű hasznokkal (bevételekkel) és költségekkel (kiadásokkal) is számolunk, akkor gazdasági nettó jelenértékről (ENPV, Economical Net Present Value) beszélünk. (A kapcsolódó algoritmusok részletes leírása a Megvalósíthatósági tanulmány elméleti jegyzetben részletesen megtalálható.)

Vegyük alapul csak a projektgazda esetét és annak pénzügyi szempontjait, tehát számszerűsítsük a pénzügyi nettó jelenértéket (FNPV), és a kapcsolódó egyéb mutatókat is. A 41. táblázat Pénzáram-1 tervszámok lesznek a beruházás jövőbeni pénzáramai. A kezdő pénzáram viszont a felvett hitel összegével kevesebb lesz. Adódik tehát, hogy a kezdő pénzáram:

29800 – 11840 = 17960 E Ft

A számított mutatók az alábbiak:

NPV-1r=4,00% 1151,75 ezer FtIRR-1 5,7 % PI-1r=4,00% 106,4 %


Chapter 3. Forrásmunkák jegyzéke1. GÖRÖG M. (1999): A projekttervezés mestersége. Aula Kiadó Kft. Budapesti Közgazdaságtudományi

Egyetem, Budapest.

2. GÖRÖG M. (1999): Általános projekt menedzsment. Aula Kiadó Kft. Budapesti Közgazdaságtudományi Egyetem, 27-39. o.

3. GAÁl Z.(2007): Segédlet a menedzsment alapjaihoz, Pannon Egyetem, Veszprém.

4. GAÁL Z. – SZABÓ L.(2007): A menedzsment alapjai, Pannon Egyetem, Veszprém.

5. PUPOS T.- PÉTER ZS. M. – SZŐLLŐSI L. (2010): Az üzleti terv elkészítése. In.: Nábrádi A.- Pupos T. szerk.: A stratégiai és üzleti tervezés gyakorlata. Szaktudás Kiadó Ház, 156-184.o. Budapest ISBN:978-963-9935-40-2

6. SEBESTYÉN Z.(2004): Projektmenedzsment, oktatási segédanyag, Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Budapest.

7. PUPOS T. (2011): Vállalati tervezés. In.: Nagy A.- Nábrádi A. szerk. Farmgazdálkodás. Szaktudás Kiadó Ház, Budapest, 82-114. o. ISBN 978-963-9935-80-8

8. PUPOS T.(2009): A projekttervez lényege, alkalmazásának fontossága, és sajátosságai. In.: Tóth T. szerk. Terület- és projekttervezés. Szaktudás Kiadó Ház, Budapest.77-125.o. ISBN 978 963 9935 14 3

9. SZAKÁLY F.(2010): A mezőgazdasági vállalatok alapvető döntési problémái. In.: Buzás Gy.-Nemessályi Zs.-Székely Cs. szerk. Mezőgazdasági üzemtan I. Mezőgazdasági Szaktudás Kiadó, Budapest. 101-173. o. ISBN 963 356 279 1

10. SZÉKELY CS.(2010): A hasznosság. In.: Buzás Gy.-Nemessályi Zs.-Székely Cs. szerk. Mezőgazdasági üzemtan I. Mezőgazdasági Szaktudás Kiadó, Budapest. 220-227. o. ISBN 963 356 279 1

Internetes források

http://hu.wikipedia.org.)


Appendix A. 1. sz. melléklet. A szállítási feladat megoldásaVegyük észre, hogy az LP modell változóit a raktárak száma és a telephelyek szorzata adja. Ennek megfelelően adódik, hogy 3*5= 15 Tehát a változók száma 15. Az elméletileg lehetséges szállítások, hogy minden raktárból szállítunk minden telephelyre. Tehát

R1-ből T1-re;R1-ből T2-re és így tovább. Tehát X11 tartalma: az R1-ről –T1-re. Azaz az első szám a raktárt, a második szám a telephelyét jelenti. A változó mértékegysége egy tonna.

A feltételek tartalma azonos a Microsoft Office Excel alkalmazásánál leírtakkal.

A célfüggvény koefficiens tartalma egy tonnakilométer költsége az adott raktárból a telephelyre.. Az X11 változó célfüggvénye tehát: 135*179= 24,165, kerekítve 24,2 ezer Ft/t

Az optimális megoldás eredményei:

A lineáris programozási feladat megoldása

A célfüggvény értéke (ezer Ft): 21668,002


1. sz. melléklet. A szállítási feladat megoldása

A kérdésekre adandó válaszok:

1. Milyen feltétel mellett kerülne sor arra, hogy az R1 raktárból szállítsunk a T2 és T4 telephelyre.

Ennek a kérdésnek a megválaszolása igényli a kimaradt változókra vonatkozó adatok vizsgálatát. A megoldásba kerülés alsó határa e két változó esetében rendre 2,2 illetve 7,5 ezer Ft/t. Tehát ha egy tonna elszállítása ennyibe kerülne.

2. Milyen szállítási távolság mellett kerülne sor arra, hogy az R3 raktárból szolgáljuk ki a T3 igényét?

Szintén a kimaradt változókra vonatkozó információkat kell vizsgálat tárgyává tenni. Látható, hogy a kapott érték 24,7 ezer Ft/t. Tehát ha ezt az összeget elosztjuk a tonnakilométer költségével, a 135 Ft/t- val, akkor 183 km távolság esetén kerülne erre sor, a valós távolság 224 km.

A szállítási feladat induló programtáblázata


Appendix B. 2. sz. melléklet. A standard normális eloszlású változó eloszlásfüggvényének értékei


tankonyvtar.hu · web viewolyan esetben, ha a. 1-t preferáljuk a 2-vel szemben és létezik egy a...

Documents